Útvonalterv
Önálló járművek fejlesztése AI és érzékelő technológiákkal.
Önállóan működő robotok tervezése dinamikus környezetekhez.
Több hálózatra kiterjedő méretezhető, megbízható rendszerek tervezése.
Skálázható felhő-infrastruktúrák és szolgáltatások kezelése.
Gépek képessé tétele a fizikai világ érzékelésére és kezelésére.
Számítógépes és fizikai folyamatok integrációja a gyártásban és a logisztikában.
Számítógépes rendszerek és hálózatok védelme digitális támadások ellen.
Matematikai módszerek kutatása és alkalmazása optimalizálásra és tanulásra.
Algoritmusok és MI kutatása.
Multimédiás és VR alapú élményekkel gazdagított tanulási környezetek fejlesztése.
Az intézet által koordinált Nemzeti Laboratóriumok célja a hazai kutatás-fejlesztés erősítése és a gazdaság versenyképességének növelése innovatív, nemzetközi szintű megoldásokkal.
A platform célja a technológiai korszakba lépéssel, az internet alapú gazdasághoz való innovációs alkalmazkodás támogatása. Bővebben
Tudományos felhőszolgáltatások kutatási projektek számára. Bővebben
Tudományos Adatrepozitórium a magyar kutatói közösség számára. Bővebben
In: Proceedings of the 8th ACM Conference on Recommender systems - RECSYS 2014 ACM Press, New York, pp. 13-18.
Lecture Notes in Computer Science, 4250, pp. 39-56.
In: 1st Workshop on Temporal Reasoning in Recommender Systems, RecTemp 2017, 2017.08.27-2017.08.31, Como, Italy.
Journal of Artificial Intelligence Research, 41, pp. 407-444.
In: 14th IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing, IEEE P2P IEEE Press, Los Alamitos, pp. 5.
Machine Learning, 63 (3)., pp. 249-286.
In: 2017 Poster Track of the 11th ACM Conference on Recommender Systems, Poster-Recsys 2017, 2017.08.28-2017.08.28, Como, Italy.
In: ICML 2010. Proceedings of the 27th international conference on machine learning. Workshop on machine learning and games. Haifa, 2010..
MACHINE LEARNING, 93 (2-3)., pp. 293-320. ISSN 0885-6125
Lecture Notes in Artificial Intelligence, 4212, pp. 282-293.