Institute of Information Science - University of Miskolc

This is an old revision of the document!

Komplex tervezés/ szakdolgozat feladatok 2024/25

Téma címe	Témavezető	Témavezető e-mail címe	Téma rövid leírása	Követelmények	Egyéb megjegyzés
Arcfelismerés és biometrikus azonosítás témakör / Bőrszín detektálás képfeldolgozási algoritmusokkal	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja olyan képfeldolgozási algoritmusok kifejlesztése és finomítása, amelyek hatékonyan képesek a bőrszínek detektálására különböző fényviszonyok között. A munka során különböző színszűrők, észlelési modellek és technikák használata történik.	OpenCV, Python (NumPy, Scikit-image)	A bőrszín detektálás segít az arcok könnyebb azonosításában és elkülönítésében. Ez az arcfelismerő rendszerekben, például a biztonsági rendszerekben és a mobiltelefonok biometrikus azonosításában játszik kulcsszerepet. Példa: Arcok detektálása videókban vagy képeken; segít a környezetből való kiszűrésükben, például zsúfolt háttérből vagy gyengén megvilágított körülmények között
Arcfelismerés és biometrikus azonosítás témakör / Mélytanulási modellek alkalmazása bőrszín felismerésére képeken	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A hallgató mélytanulási (deep learning) modelleket alkalmaz a bőrszín detektálására. A diplomamunka célja egy olyan neurális hálózat fejlesztése és tréningezése, amely képes a bőrszínt különböző szögből, távolságból és megvilágításból készült képeken pontosan felismerni.	Python (TensorFlow, Keras), PyTorch	A bőrszín detektálás segít az arcok könnyebb azonosításában és elkülönítésében. Ez az arcfelismerő rendszerekben, például a biztonsági rendszerekben és a mobiltelefonok biometrikus azonosításában játszik kulcsszerepet. Példa: Arcok detektálása videókban vagy képeken; segít a környezetből való kiszűrésükben, például zsúfolt háttérből vagy gyengén megvilágított körülmények között
Arcfelismerés és biometrikus azonosítás témakör / Bőrtónus felismerés különböző színterek használatával	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja, hogy a hallgató különböző színtér modelleket (pl. RGB, HSV, YCbCr) alkalmazzon és összehasonlítson bőrtónus felismerésére. A munka során elemzések készülnek arról, hogy melyik színtér nyújtja a legjobb eredményt a bőrszín detektálására változó körülmények között.	OpenCV, Python	A bőrszín detektálás segít az arcok könnyebb azonosításában és elkülönítésében. Ez az arcfelismerő rendszerekben, például a biztonsági rendszerekben és a mobiltelefonok biometrikus azonosításában játszik kulcsszerepet. Példa: Arcok detektálása videókban vagy képeken; segít a környezetből való kiszűrésükben, például zsúfolt háttérből vagy gyengén megvilágított körülmények között
Arcfelismerés és biometrikus azonosítás témakör / Bőrszín detektálás valós idejű videófolyamban	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A hallgató valós idejű videófeldolgozási megoldást fejleszt, amely képes bőrszínt detektálni és követni mozgó képeken. A projekt célja egy olyan rendszer létrehozása, amely a kamera képe alapján valós időben azonosítja a bőrtónusokat	Technológiák: OpenCV, Python vagy C++ vagy …
Számítógépek, hálózatok biztonsága témakör / Gépi tanulás alapú anomália detektálás hálózati behatolások ellen	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy gépi tanulás alapú intrusion detection rendszer (IDS) fejlesztése, amely képes felismerni az anomáliákat és szokatlan hálózati aktivitásokat. A hallgató különféle gépi tanulási algoritmusokat tesztel (pl. döntési fák, mélytanulás) és optimalizál a hálózati forgalomban megjelenő fenyegetések felismerésére.	Python (Scikit-learn, TensorFlow), Snort, Wireshark	Hatékony modell tréningezése nagy adatbázisokon, valamint alacsony hamis pozitív arány elérése
Számítógépek, hálózatok biztonsága témakör / Valós idejű intrusion detection rendszer fejlesztése IoT hálózatok számára	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy olyan IDS fejlesztése, amely kifejezetten IoT hálózatok biztonságára összpontosít. Az IoT eszközök biztonsági sérülékenységeinek és behatolási mintáinak felismerésére optimalizált rendszer készítése valós időben figyeli és elemzi az IoT eszközökről érkező adatokat	MQTT protokoll, Python, Snort, AWS IoT Core	Nagyszámú eszköz valós idejű figyelése és az alacsony erőforrás-igényű IDS megvalósítása.
Számítógépek, hálózatok biztonsága témakör / Mélységi tanulás alkalmazása hálózati támadások észlelésére és osztályozására	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy olyan mélytanulási rendszer (pl. konvolúciós neurális hálózatok vagy RNN-ek) fejlesztése, amely képes a különböző típusú támadások (pl. DoS, port scanning) automatikus észlelésére és osztályozására. A projekt részeként a hallgató valós hálózati adatokkal dolgozik és fejleszt egy nagy pontosságú modellt.	Python (Keras, TensorFlow, PyTorch), Wireshark, NSL-KDD dataset	Kihívás: Nagy mennyiségű adat feldolgozása, és a támadások pontos osztályozása.
Számítógépek, hálózatok biztonsága témakör /Elosztott intrusion detection rendszerek vizsgálata és megvalósítása felhőalapú környezetben	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja elosztott IDS rendszerek kialakítása és vizsgálata felhőalapú infrastruktúrában. A hallgató olyan megoldásokat fejleszt, amelyek képesek több, különböző földrajzi helyen elhelyezkedő csomópont védelmét ellátni. A rendszernek képesnek kell lennie a skálázódásra, hogy a megnövekedett forgalmat is megfelelően kezelje.	AWS, Kubernetes, Suricata, Python	Kihívás: Skálázhatóság és a hálózati forgalom elosztott figyelésének biztosítása.
GPT alapú természetes nyelvfeldolgozás alkalmazása szövegkategorizálásban	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja a GPT-modell képességeinek vizsgálata különböző szövegkategorizálási feladatokban. A hallgató különféle kategorizálási problémákat vizsgál, például hírforrások, vélemények vagy termékleírások automatikus osztályozását	Python, Hugging Face Transformers, GPT-3/4 API	Nagy pontosságú modell fejlesztése és finomhangolása különböző szövegkorpuszokra
GPT modellek használata automatikus ügyfélszolgálati chatbotok fejlesztésére	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A hallgató célja egy GPT-alapú chatbot rendszer fejlesztése, amely képes valós idejű ügyfélszolgálati kérdésekre válaszolni. A projekt része a chatbot finomhangolása adott iparág specifikus kérdéseire és válaszaira	Python, GPT API, Rasa, Dialogflow	Kihívás: A GPT-modell finomhangolása, hogy releváns, pontos és természetes válaszokat adjon, valamint a felhasználói élmény optimalizálása.
GPT modellek hallucinációinak (hibás generált szöveg) vizsgálata és csökkentése	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A hallgató célja a GPT modellek által generált szövegek hallucinációinak vizsgálata, ahol a modell valótlan vagy pontatlan információkat generál. A szakdolgozat során különböző adathalmazokon tesztelik a GPT modellt, és megvizsgálják, milyen helyzetekben hajlamos hallucinációra (pl. kérdésekre adott hibás válaszok). A cél olyan módszerek kidolgozása, amelyekkel csökkenthető a GPT által generált szöveg pontatlansága.	Technológiák: Python, GPT-3/4 API, Natural Language Processing (NLP) eszközök	Kihívás: A hallucinációk azonosítása különböző feladatok során (pl. kérdés-válasz, szöveggenerálás), valamint olyan technikák kidolgozása, amelyek minimalizálják ezeket (pl. adatfinomítás, utófeldolgozás).
Szoftverfejlesztés témakör / Konténerizációs technológiák és mikroszolgáltatások implementálása	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy mikroszolgáltatás-architektúrára épülő alkalmazás tervezése és implementálása konténerizációs technológiák (pl. Docker, Kubernetes) felhasználásával. A hallgató célja, hogy bemutassa a mikroszolgáltatások előnyeit a hagyományos monolitikus architektúrával szemben, valamint megvizsgálja a skálázhatóság és a rugalmasság szempontjait.	Docker, Kubernetes, Java/Spring Boot, Node.js
Szoftverfejlesztés témakör / Agilis fejlesztési módszertanok alkalmazása és hatékonyságának mérése	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja az agilis fejlesztési módszertanok (pl. Scrum, Kanban) vizsgálata és implementációja egy szoftverfejlesztési projekt során. A hallgató elemzi a módszertanok hatékonyságát, a csapat produktivitására és a fejlesztési időre gyakorolt hatását, majd javaslatokat tesz a folyamatok javítására.	Technológiák: pl.: Jira, Trello, Git, Jenkins
Szoftverfejlesztés témakör / Saját fejlesztésű számítógépes játék létrehozása és a játékfejlesztés folyamatának elemzése	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy teljes értékű számítógépes játék fejlesztése egy választott játékmotor (pl. Unity, Unreal Engine, stb.) segítségével. A projekt során a hallgatónak ki kell dolgoznia a játéktervet (game design), implementálnia kell a játékmenet elemeket, valamint bemutatnia a játék grafikai, zenei és technikai megoldásait. A dolgozatnak részletesen be kell mutatnia a fejlesztési folyamat minden lépését, beleértve a tervezést, a kódolást, a tesztelést és a hibajavítást. A szakdolgozatnak ki kell térnie a választott technológiák és eszközök (pl. játékmotor, programozási nyelvek, grafikai és zenei eszközök) indoklására és alkalmazására, valamint a projekt során felmerülő technikai és tervezési kihívások megoldására. A játék végleges verzióját működőképes, futtatható formában kell mellékelni. Téma célkitűzései: 1. Egy egyedi játékötlet megvalósítása a fejlesztési életciklus minden lépését követve: játéktervezés, implementáció, tesztelés és finomhangolás. 2. A választott játékmotor, technológiák és eszközök használatának bemutatása. 3. A játék mechanikáinak, grafikájának és hangrendszereinek kidolgozása és implementálása. 4. A játék tesztelése és hibajavítása, beleértve a felhasználói visszajelzések beépítését. 5. A játékmenet, a játékélmény és a technikai megvalósítás kritikai elemzése.	Játékmotorok: Unity, Unreal Engine, Godot Programozási nyelvek: C#, C++, Python, stb Grafikai eszközök: Blender, Photoshop, GIMP Hangrendszerek: FMOD, Wwise, Audacity Verziókezelés: Git, GitHub, Bitbucket
Szoftverfejlesztés témakör / iOS alapú mobilalkalmazás fejlesztése	Dr. Hornyák Olivér	oliver.hornyak@uni-miskolc.hu	A szakdolgozat célja egy teljes funkcionalitású iOS mobilalkalmazás megtervezése és fejlesztése Swift programozási nyelv és az iOS SDK használatával. A projekt során a hallgatónak létre kell hoznia egy alkalmazást, amely valós problémát old meg, vagy egyedi szolgáltatást nyújt. Az alkalmazás lehet egy új szolgáltatásra épülő eszköz (például feladatkezelő, időjárás alkalmazás, közösségi hálózati alkalmazás) vagy egy már meglévő koncepció innovatív kiterjesztése. A szakdolgozat bemutatja a fejlesztési folyamatot a tervezéstől az implementáción át egészen a tesztelésig és az App Store-ba való publikálásig. Külön figyelmet kell fordítani az alkalmazás felhasználói felületének (UI/UX) megtervezésére, az iOS platform specifikus követelményeire és a különböző technikai megoldásokra (pl. adatkezelés, hálózati kommunikáció, animációk).	Elvárások: • Egy működőképes iOS mobilalkalmazás létrehozása és bemutatása. • A szakdolgozat tartalmazza az alkalmazás tervezési dokumentációját (UI/UX tervek, technikai tervek), a fejlesztési folyamat részletes leírását, valamint a tesztelési eredményeket. • Az App Store-ba való feltöltésre való felkészítés és a felhasználói visszajelzések kezelése.

Érdeklődés esetén akos.cservenak(kukac)uni-miskolc.hu címen lehet érdeklődni a részletekről.