Elmélet: 0 %

Gyakorlat: 100 %

A tantárgy tantervi helye: 1. félév

Munkarend: Nappali

Előtanulmányi feltételek:

Értékelés: gyakorlati jegy

Tantárgy besorolása: Nincs megadva

Oktatás nyelve: Magyar

Tantárgyfelelős: Ádámné Dr. Major Andrea

Felelős tanszék: GAMF Műszaki és Informatikai Kar Dékáni Hivatal

Tantárgy oktatója(i): Ádámné Dr. Major Andrea

Ellenőrzésért felel: Szerémi Éva Krisztina

Tárgy oktatásának célja:
A hallgató gyakorlatot szerez a kutatás területén, bekapcsolódik az IJAT kutatóműhelyeibe.

Elsajátítandó ismeretanyag gyakorlat:

Irodalmazási technikáinak megismerése. Cikkadatbázisok megismerése, alkalmazása. Műszaki kutatási területek megismerése. A mesterséges intelligencia használatának lehetőségei az iparban témakörhöz kapcsolódóan háttérkutatás, irodalomkutatás, kutatási irányok kijelölése, módszerek meghatározása. TDK tartalmi és formai követelményeinek megismerése. Prezentálási technika alapjainak elsajátítása, a félév végi prezentáció megtartásához.

Elsajátítandó szakmai kompetenciák (tudás, képesség, attitűd, autonómia és felelősség, további szakmai kompetenciák):
Tudása:

Nyitott a műszaki szakterületen zajló szakmai, technológiai fejlesztés és innováció megismerésére és elfogadására, hiteles közvetítésére.

Képességei:

Attitűdje:

Autonómia és felelősség:

További szakmai kompetenciák:

A számonkérés és értékelés rendszere:
Félévközi tanulmányi követelmények:
Projektmunka: Kutatási anyag készítése kiscsoportos munkában. Kötelező részvétel egy konkrét kutatómunkában, ami a témakörhöz kapcsolódóan háttérkutatás, irodalomkutatás, kutatási irányok kijelölése, módszerek meghatározása. Az eredményekről ppt készítése és feltöltése a Teams csoportba. A ppt prezentálása az NJE által szervezett házi konferencián. A hallgatók gyakorlati jegyet a ppt előadásra kapnak
Vizsgakövetelmények:

Tanulmányi segédanyagok, laborháttér:

Kötelező irodalom:

Umberto Eco: Hogyan írjunk szakdolgozatot? Partvonal, 2012. ISBN 9789639910898

Ajánlott irodalom:

Wallace J. Hopp - Mark L. Spearman: Factory Physics. 2011. ISBN-13: 978-1577667391 Foster Provost - Tom Fawcett: Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media, Sebastopol, CA, 2013. ISBN-13: 978-1449361327 McKinsey and Company https://www.mckinsey.com/