Szabadon választható tárgyak
Tanszékünk számos tudományterületen hirdet meg az egyetem minden hallgatója számára elérhető, szabadon választható tantárgyakat. Ezekről az alábbi leírásokon keresztül lehet informálódni.
Szakmai kapcsolatépítés
Kutatócsoportunk Szakmai kapcsolatépítés kurzusán könnyed, játékos, mégis hatékony formában sajátíthatod el többek közt a kapcsolatépítés, a szakmai self-branding, a kommunikáció és a testbeszéd alapjait. Emellett megtanítjuk, milyen típusú konferenciákkal találkozhatsz a tanulmányaid és később a szakmai életed során, hogyan érdemes ezek közül kiválasztani a megfelelőket és mi kell ahhoz, hogy sikeresen vehess rajtuk részt, hogy aztán bővülő szakmai tudással és kapcsolati tőkével felvértezve távozhass róluk. A félév során élesben is kipróbálhatod magad az általunk ajánlott konferenciák valamelyikén.
BME – MOME Járműtervezés – mikromobilitás
Mindennapi munkánk során kiemelt fontosságúnak tartjuk, hogy a jövő mérnökeit minél komplexebb tudással vértezzük fel. Új tantárgyunk létrejöttét is ez a célkitűzésünk inspirálta. A tantárgy keretein belül a mobilitás jövőjét egyre inkább meghatározó mikromobilitási eszközök, járművek tervezése és fejlesztése mellett elsajátíthatók a megfelelő kommunikációs, együttműködési és kapcsolattartási formák is. Kiemelt szerepet szánunk a későbbi mérnöki munka során gyakran előforduló társterületek képviselőivel, ezen belül a dizájn tervezőkkel való kooperációnak.
A tantárgy teljesítése során lehetőség nyílik a MOME hallgatóival való szoros együttműködésre. A kurzus hallgatói részt vehetnek a jövő mobilitásának alakításában és bepillantást nyerhetnek a háttérfolyamatokba, ahol a tartalom és a forma találkozásából új járművek születnek.
Hajtáslánc szimulációs rendszerek
A hallgatók a tárgy keretein belül szimulációs eszközök segítségével betekintést nyerhetnek a belsőégésű motorok termodinamikai folyamatainak méretezésébe és hangolásába. Emellett a modellezés kiterjed a teljes hajtásláncra is, a félév végére pedig egy részletes hosszirányú járműmodell is megvizsgálható különböző menetciklusokban. A tervezés GT-Suite környezetben történik, amely az egyik piacvezető, iparban is széleskörűen használatos, járműkomponens modellező szoftver napjainkban. A tárgy teljesítéséhez egy szívómotor termodinamikai méretezését kell végrehajtani, de ehelyett bármilyen más modellezési feladat választható, ami kapcsolódhat szakdolgozathoz, diplomatervezéshez vagy tudományos diákköri konferencián való részvételhez.
Kiknek ajánljuk?
- Akik érdeklődnek egy korszerű szimulációs rendszerben rejlő lehetőségek iránt.
- Akiket érdekelnek a belsőégésű motorok és tuningolási lehetőségeik tudományos alapokon.
- Akik érdeklődnek korszerű hajtáslánc fejlesztési irányok iránt, mint például a hibrid vagy elektromos járművek.
Gépjárművek zaj, – és rezgésvizsgálata
Az elektromobilitás terjedésével a járművek által keltett hangok és rezgések is módosulnak, amely új kihívások elé állítja az autógyártókat és a beszállítókat. A tárgy keretében ipari partnereinkkel, a Bosch-sal, a Rotec-kel és az AUDI-val együttműködve kerülnek bevezetésre az NVH (noise, vibration, harshness), akusztika, rezgés és járműkomfort alapismeretei.
Korszerű műszerekkel és széles eszközparkkal mutatjuk be a laborokon az alapvető méréseket és ismertetjük a téma numerikus feladatainak hátterét.
A tantárgy teljesítése során lehetőség van bekapcsolódni a tanszéken folyó kutatásokba, TDK dolgozat készítésére, és szakmai gyakorlat végzésére ipari partnereinkkel együttműködve.
A tanterv szerint a tárgyat a félév végén gyakorlati jegy zárja, amely a mérési gyakorlatokon való részvétel és a jegyzőkönyvek, valamint 2 ZH alapján kerül meghatározásra.
PythonAI – Python az alapoktól a mesterséges intelligenciáig (BMEKOGG8511)
A tárgy keretén belül a Python programozás alapjaitól kezdve olyan bonyolultabb feladatokig, mint például a gépi tanulás, vagy a mélytanulás. További kiemelt területek az objektum orientált programozás, vagy a többszálú programkódok készítése! Ezek egytől egyig olyan tapasztalatok, amik az ipar világában is felhasználhatók, minden végzett mérnöknek előnyére válnak!
A kurzus célja, hogy a laboratóriumi foglalkozásokon keresztül gyakorlati tapasztalatot adjon át, példákkal és házi feladatokkal adjon lehetőséget a tudás mélyebb elsajátítására. A foglalkozások során olyan járműipari feladatok kerülnek bemutatásra, mint a Lidar pontfelhők feldolgozása, vagy egyéb adathalmazok kezelése.
AIAuto – Mesterséges intelligencia autóipari alkalmazásai (csak angol nyelven)
A foglalkozások során a mélytanulástól kezdve, a szenzorfúzión keresztül, egészen a viselkedés tervezésig számos példa kerül bemutatásra. A tárgy keretén belül mindenkinek lehetősége van megalkotni a saját önvezető járművét, amit a félév végén egy házi verseny során próbára is tehettek!
Alapszintű python ismeretek szükségesek, aminek elsajátításához a PythonAI tárgyat ajánljuk!
