látogató számláló
HU | EN

--> A 2024-es konferencia weboldala itt érhető el <--

Konferenciánkról

2023. Június 5-8. között, hibrid formában rendezzük meg a hazai és nemzetközi data science, ML és AI technológiai trendeket és alkalmazási gyakorlatot bemutató Budapest ML Fórumot. A konferencia helyszínét a Danubius Hotel Helia biztosítja.

ML+Data együtt

Az ML Fórumot idén társkonferenciánkkal, a data engineering fókuszú  Budapest Data Fórummal közös helyszínen és időpontban rendezzük, erről részletesen itt írunk.

Data Karrier Est

Június 5-én (hétfőn) ingyenes Data Karrier Estet szervezünk, ahol szívesen látunk minden érdeklődőt.
Részletes program és regisztráció

Témáink

A konferencia programja széles körű áttekintést ad a data science és AI aktuális trendjeiről és alkalmazási kérdéseiről.
A program összeállítását a Programbizottság segíti.

Computer
Vision

AI
infrastruktúra

Natural Language
Processing (NLP)

Üzlet és AI
kapcsolata

Generative
AI

MLOPS
módszerek

A Data Science eszköztára

ML alkalmazási
esettanulmányok

A data engineering témákkal a párhuzamosan megrendezett  társkonferenciánk, a Budapest Data Fórum foglalkozik.

Workshopok

A konferenciát június 5-én (hétfőn) egy Tutorial nappal nyitjuk meg. A félnapos workshopok
egy-egy témakör alaposabb megismerését teszik lehetővé.

Hálózatelemzés és vizualizáció · ML modellek magyarázhatósága Pythonban
Anomáliakeresés Pythonban · An introduction to NLP with Hugging Face Transformers

Előadók

Személyes nap (június 6. kedd)

A személyes nap helyszíne a Danubius Hotel Helia. Az előadások
háttérstreaming segítségével online is követhetőek lesznek.

Hárs Márton

 

Hárs Márton

Group Data Analytics Lead for Retail and Consumer Services, MOL Group (HU)

BI-tól az MLOps-ig: adatvagyon kiaknázás a MOL kiskereskedelmi területén
Case study retail
Schin Lotár

 

Schin Lotár

AI CoE Lead
OTP Bank (HU)

Transzformer alapú modellek a banki gyakorlatban
case study banking nlp
Kapronczay Mór

 

Kapronczay Mór

Vezető NLU fejlesztő
K&H Csoport (HU)

AI asszisztens fejlesztés a K&H Banknál
case study banking nlp
Horváth-Varga János

 

Horváth-Varga János

Head of AI
Magyar Telekom (HU)

GPT nyelvi modellek az ügyfélszolgálat automatizációjában
Case Study Telekom NLP
Egri Botond

 

Egri Botond

VP of AI and Data Science
Corsearch (HU)

Driving Logo Search with User Interactions: A Deep Learning Approach
AI infrastructure Computer vision
Tikk Domonkos

 

Tikk Domonkos

Director
Gravity R&D, a Taboola company (HU)

A Gravity-sztori: az indulástól az eladásig
Szilvia Hodvogner

 

Szilvia Hodvogner

Data Scientist
HCL Technologies Starschema (HU)

Perspectives on LLMs
AI & Business NLP
Komjáthy Szabolcs

 

Komjáthy Szabolcs

VP of Engineering
Turbine.AI (HU)

Cancer research with AI methods
case study data science mlops
Takács Árpád, Ph.D.

 

Takács Árpád, Ph.D.

Sensor Fusion Group Leader, Continental Autonomous Mobility Hungary (HU)

The evolution of AI-based algorithms in automated driving SW components
case study computer vision
Julien Simon

 

Julien Simon

Chief Evangelist
Hugging Face (FR)

Demystifying the technology behind Generative AI
ML generative AI
Sergei Bulaev

 

Sergei Bulaev

Senior Data Scientist
EPAM Systems (HU)

Comparative analysis of ML algorithms for product recommendations
data science recsys
Gulyás Gábor, PH.D.

 

Gulyás Gábor, PH.D.

Owner, Project Manager
Vitarex Studio (HU)

What’s in a face (imprint)?
Explainable AI
Csaba Burger, DPhil

 

Csaba Burger, DPhil

Data Science Advisor
MNB (HU)

Error spotting with gradient boosting
AI & Business Case Study

Online nap (június 8. csütörtök)

A Budapest ML Fórum és a Budapest Data Fórum online napja közös, így a programban
data science és data engineering témájú előadások egyaránt szerepelnek.

Arató Bence

 

Arató Bence

Managing Director
BI Consulting (HU)

Developers + AI = Profit?
keynote
Nathan Nowack

 

Nathan Nowack

Software Engineer
Prefect (US)

Building Marvin - a high-level LLM toolbox
data science LLM
DAVID ZIBRICZKY, PH.D.

 

DAVID ZIBRICZKY, PH.D.

Director Data Science
DB Schenker (DE)

Real-time applications of Computer Vision in Logistics
data science computer vision case study
Gergely Daróczi

 

Gergely Daróczi

Co-founder, CTO
Rx Studio (HU)

Personalizing drug doses in the cloud using R
Data Science Case Study R
Tamás Molnár

 

Tamás Molnár

Lead Data Scientist
BT Telecommunications (HU)

Exploiting small and big data for machine learning based incident prevention
Data Science Case Study Telecoms
Máté Tóth

 

Máté Tóth

Lead Data Scientist, VP
BlackRock (HU)

Befektetési alapok kategorizálása NLP eszközökkel
data science NLP Case study
Kristóf Rábay

 

Kristóf Rábay

Senior Data Scientist
Hiflylabs (HU)

AI lehetőségek a szerződéskezelésben
data science NLP case study
Zoltán Balogh

 

Zoltán Balogh

Data Scientist
Hearsay System (HU)

Egy pénzügyi szektor specifikus ajánlórendszer fejlesztésének kihívásai
data science recommenders
Radovan Baćović

 

Radovan Baćović

Staff Data Engineer
GitLab (SR)

The dbt journey @ Gitlab
case study data engineering dbt
Eva Schreyer

 

Eva Schreyer

Lead Data Analyst
WhereIsMyTransport (DE)

How to make your dbt implementation successful
data engineering dbt case study
Pere Miquel Brull

 

Pere Miquel Brull

Founding Engineer
Collate (ES)

What Makes OpenMetadata Different
data engineering metadata
Kevin Kho

 

Kevin Kho

Maintainer
Fugue (US)

How to incrementally scale existing workflows on Spark, Dask or Ray?
data science data engineering tech
Timothy Spann

 

Timothy Spann

Principal Developer Advocate
Cloudera (US)

Building Modern Data Streaming Apps with NiFi, Flink and Kafka
data engineering streaming
Stefan Krawczyk

 

Stefan Krawczyk

Co-creator of Hamilton
Co-founder, DAGWorks (US)

Feature engineering in Python with Hamilton
data science data engineering tech
Ryan Boyd

 

Ryan Boyd

Co-founder
MotherDuck (US)

DuckDB: My laptop is faster than your Data Warehouse
DATA SCIENCE
Dániel Vincz

 

Dániel Vincz

CEO
Mollia (HU)

Kinematic training of robots through video games
DATA SCIENCE

A Budapest ML Fórum és a Budapest Data Fórum online napja közös, így a programban
data science és data engineering témájú előadások egyaránt szerepelnek.

Data Science workshopok

A félnapos, gyakorlatorientált workshopok a hétfői Tutorial napon kerülnek megrendezésre.

Janosov Milán, Ph.D.

 

Janosov Milán, Ph.D.

Research Affiliate, CEU
Chief Data Scientist, Baoba (HU)

Hálózatok elemzése és vizualizációja
tutorial network science dataviz
Julien Simon

 

Julien Simon

Chief Evangelist
Hugging Face (FR)

An introduction to NLP with Hugging Face Transformers
tutorial English nlp
Oltyán Gábor

 

Oltyán Gábor

Chief Data Scientist, Tech Senior Manager
PwC Hungary (HU)

ML modellek magyarázhatósága Pythonban
tutorial python
Gáspár Csaba

 

Gáspár Csaba

CEO, vezető partner
dmlab (HU)

Anomáliakeresés Pythonban
Tutorial python

A félnapos workshopok a hétfői (06.05) Tutorial napon kerülnek megrendezésre.

Napirend áttekintés

 --->> A részletes Napirendek itt érhetőek el! <<---
Hétfő(Június 5) · Kedd (Június 6) · Szerda (Június 7) · Csütörtök (Június 8)

Hétfő (június 5.)

Data+ML
Tutorial nap

csak személyes

9:00-12:00

Délelőtti félnapos workshopok

13:00-16:00

Délutáni félnapos workshopok

17:00-20:00

Data Karrier Est
(ingyenes nyílt este)

Program és regisztráció

Kedd (június 6.)

Budapest ML Fórum
konferencianap

személyes + streaming

9:00-10:10
Plenáris előadások

10:40-12:00
Szekcióelőadások
2 teremben

13:30-16:40
Szekcióelőadások
2 teremben

16:40-18:00
Állófogadás

Szerda (június 7.)

Budapest Data Fórum
konferencianap

személyes + streaming

9:00-10:10
Plenáris előadások

10:40-12:00
Szekcióelőadások
3 teremben

13:30-16:40
Szekcióelőadások
3 teremben

16:40-18:00
Állófogadás

Csütörtök (június 8.)

Data+ML 
online konferencianap

csak streaming

9:30-10:10
Plenáris előadások

10:30-12:30
Szekcióelőadások
3 csatornán

14:20-17:00
Szekcióelőadások
2 csatornán

18:00-20:00
Data & Drinks Party

 --->> A részletes Napirendek itt érhetőek el! <<---
Hétfő(Június 5) · Kedd (Június 6) · Szerda (Június 7) · Csütörtök (Június 8)

Jegyek

Részvétel a Tutorial napon
A tutorialok listája itt érhető el.

Jegytípus First Minute árak
2023.03.31-ig		 Early Bird árak
2023.04.30-ig		 Standard árak
Tutorial nap
data science és data engineering témakörökkel
(június 5., hétfő, kizárólag személyes részvétellel)		 64 000 Ft 64 000 Ft 80 000 Ft
A Tutorial napra önmagában is lehet jegyet váltani és lehet kombinálni a konferencianapra vonatkozó jegyekkel is.
A tervezett tutorialok itt érhetőek el.

Részvétel a konferencián

Jegytípus First Minute árak
2023.03.31-ig		 Early Bird árak
2023.04.30-ig		 Standard árak
2 napos hibrid konferenciajegy
(június 6.: személyes, június 8.: online részvétel)		 91 000 Ft 104 000 Ft 130 000 Ft
2 napos csak online konferenciajegy
(június 6. és 8.: online részvétel)		 70 000 Ft 80 000 Ft 100 000 Ft
Data+ML 3 napos hibrid konferenciajegy
(június 6-7.: személyes, június 8.: online részvétel)		 140 000 Ft 160 000 Ft 200 000 Ft
Data+ML 3 napos csak online konferenciajegy
(június 6-7-8.: online részvétel)		 105 000 Ft 120 000 Ft 150 000 Ft
A megadott árak személyenként értendők és nem tartalmazzák a 27% ÁFA-t.

További információk és a jelentkezési űrlap a regisztrációs oldalunkon érhető el.

Rólunk mondták

"Nagyon jó szakmai közösség és előadók, sok tartalmas előadás, egyszerre három teremben kellene jelen lenni!" - Horváth Varga János, Head of AI

"Örültem, hogy változatos témák (pl. NLP, MLops), felhasználási területek, nehézségi szintek (kezdőtől a haladóig) is jelen voltak." - Fülöp Árpád, ML Engineer

"A célom az volt, hogy áttekintést kapjak a magyar (és külföldi) Advanced Analytics helyzetéről, aktuális problémáiról. Ennyi idő alatt ennél több hiteles információhoz nem tudtam volna jutni ..." 
 - Bányai Attila, Üzleti elemző, IT tanácsadó

"Profin megrendezett konferencia. Inspirálóak az előadások."
- Vincze Erika, Pénzügyi igazgató

Támogatók

Platina támogatónk

Arany támogatónk

Ezüst támogatóink

Szponzori és kiállítói megkeresések: office@budapestml.hu.

Médiapartnerek

Adatépítész podcast
Spotify • Apple