Conferences / Budapest Data+AI Forum
Budapest ML Fórum 2021
Apr 13–15, 2021 · Budapest, Hungary Online
- Conference
- Budapest Data+AI Forum Data science & ML
- Dates
- Apr 13, 2021 – Apr 15, 2021
- Venue
- —
- Place
- Budapest, Hungary
- Format
- Online
- Status
- Past
- Attendance
- —
- Website
- budapestml.hu
- Recorded
- 2 sponsors · 27 speaker appearances
- Notes
- Online: workshops April 13-14, conference day April 15 (Hungarian-language programme), followed by an online open evening. Full agenda from the archived Hungarian home page. No archived 2021 Budapest Data Forum page was found.
Ticket prices
| Ticket | Price | Valid until | Notes | Source |
|---|---|---|---|---|
| Conference day (First Minute) | HUF 28,000 | Mar 16, 2021 | + VAT; online conference day April 15 | web.archive.org |
| Conference day (Early Bird) | HUF 32,000 | Apr 2, 2021 | + VAT | web.archive.org |
| Conference day (Standard) | HUF 40,000 | — | + VAT | web.archive.org |
| Online workshop (each) | HUF 60,000 | — | + VAT; two half-days Apr 13-14 | web.archive.org |
Sponsors 2
Platinum 1
- Cloudera · Platina
Gold 1
- Continental · Arany
Speakers and talks 27
| Speaker | Company | Role | Talk | Links |
|---|---|---|---|---|
| Arató Bence | BI Consulting | Keynote | Data Science és ML trendek | — |
| Dr. Lóránd Balázs | Continental | Keynote | Vezetői kihívások és megoldások a mesterséges intelligencia fejlesztésekben | — |
| Babud Bence | Talk–A–Bot | Speaker | Magyar chatbot fejlesztése deep learning alapokon | — |
| Bakonyi Zoltán | IFUA Horváth & Partners | Speaker | Miként növelhető a szervezet bizalma az ML megoldásokkal kapcsolatban? | — |
| Biró Márton | Hiflylabs | Speaker | Churn prevenció ML eszközökkel a Rossmann-nál | — |
| Biró Szabolcs | Hiflylabs | Speaker | Churn prevenció ML eszközökkel a Rossmann-nál | — |
| Chris Royles | Cloudera | Speaker | Deploying Machine Learning Models Successfully into Production | — |
| Dévényi Edit | K&H Bank | Speaker | Egy adatvezérelt, innovatív bank & biztosító AI kihívásai | — |
| Erdélyi Balázs | Telekom HU | Speaker | Hatékony szolgáltatásajánlás ML alapokon | — |
| Gáspár Csaba | DMLab | Speaker | Üzleti szempontok alapján módosított gépi tanulási módszerek | — |
| Hideg Szabolcs | Santander | Speaker | ML alkalmazása a lakossági kockázatkezelésben | — |
| Janosov Milán | Datapolis | Speaker | Hálózatos adattudomány alkalmazásai | — |
| Kabai Robert-Zsolt | Continental | Speaker | Hatékony önvezetés szenzorfúzióval | — |
| Kovács Gábor | Turbine.AI | Speaker | AI a gyógyszerfejlesztésben | — |
| Kovács Gyula | — | Speaker | Adatillúzió és kritikus gondolkodás | — |
| Kuslits Lukács | OTP Bank | Speaker | Egy ML algoritmus életciklusa az OTP Bankban | — |
| Moni Róbert | BME Villamosmérnöki Doktori Iskola | Speaker | Deep Reinforcement Learning az iparban és kereskedelemben | — |
| Palotay Réka | United Consult | Speaker | Hatékony szolgáltatásajánlás ML alapokon | — |
| Purgai Patrik | Talk–A–Bot | Speaker | Magyar chatbot fejlesztése deep learning alapokon | — |
| Purger Norbert | Cloudera | Speaker | Alkalmazott ML prototípusok 101 | — |
| Szabó Dóra | Spicy Analytics | Speaker | Predictive Power Score Pythonban | — |
| Tamás László | Vodafone | Speaker | Data Science kihívások a UPC akvizíciója után | — |
| Török Ágoston | Neural Machines | Speaker | ML tervezési minták | — |
| Tóth Benedek | Starschema | Speaker | Hogyan kerüljünk a legjobb tíz közé egy Kaggle versenyen? | — |
| Urbán Ida Mária | Vodafone | Speaker | Matematika, láthatatlanná tévő köpenyben | — |
| Vincent Warmerdam | Rasa | Speaker | Bag of, not words, but tricks | — |
| Zempléni Balázs | Starschema | Speaker | Hogyan kerüljünk a legjobb tíz közé egy Kaggle versenyen? | — |