GLTech – Dr. Barta Ákos bemutatkozása




Dr. Barta Ákos – Golden Leaf Tech

Dr. Barta Ákos

Alapító · Fejlesztő · Neurális hálók & adatvezérelt rendszerek

Python-alapú AI rendszereket, neurális hálókat és scrapereket fejlesztek – nem dobozos eszközöket, hanem a céges folyamatokra szabott megoldásokat. A fejlesztés mellett 2018 közepe óta Budapest legnagyobb albérleti irodáját vezetem tulajdonosként és ügyvezetőként, így a kódot mindig üzleti és működési szemmel nézem: nem öncélú technológia, hanem mérhető eredmény.

PhD – neurális hálók Python Scraping & ETL Ügyvezető & tulajdonos

Fejlesztő, aki a céges működést is átlátja

A legtöbb technikai megoldás azért bukik el, mert a fejlesztő nem érti az üzletet, az üzlet pedig nem érti a technológiát. Nálam ez a kettő egy fejben van.

Ügyvezetői & tulajdonosi szemlélet

2018 közepe óta vezetem Budapest legnagyobb albérleti irodáját. Tulajdonosként és ügyvezetőként pontosan tudom, mi az, ami egy cégnek tényleg számít: költség, idő, megbízhatóság. Egy automatizálást mindig ezen a szűrőn keresztül tervezek.

Éles, működő automatizálás

Saját cégemben építettem és üzemeltetek scrapereket, amik a hirdetéseket gyűjtik, automatizált Facebook-posztolót és adatvezérelt belső folyamatokat. Nem elmélet: ezek nap mint nap dolgoznak helyettünk.

Szakmai fókusz & kutatás

A doktori és a kutatási munkám is a gyakorlatban hasznosuló mesterséges intelligenciáról szól – ott, ahol nincsenek egyszerű, egzakt döntési pontok.

Doktori kutatás – olajárfolyam előrejelzés

Neurális hálóval modelleztem és jeleztem előre a nyersolaj árfolyamának mozgását – idősoros, valós piaci adatokon.

AI-alapú értékbecslő program

Statisztikai és matematikai modellekre épülő, mesterséges intelligenciával támogatott automatizált értékbecslés.

Kutatási projektek – ANN & CNN

Több kutatásban vizsgáltunk különböző neurális hálókat, klasszikus (ANN) és konvolúciós (CNN) architektúrákkal egyaránt.

Fuzzy logika

Kifejezetten ott hasznos, ahol nincsenek éles, egzakt döntési határok – a valós üzleti döntések többsége ilyen.

Játékelmélet

Piaci szereplő → döntés → válasz → következő döntés. Egy komoly céges automatizálásba ezt a logikát be kell építeni, akár scraperrel táplálva.

Neurális hálók Idősor-előrejelzés ANN / CNN Fuzzy logic Játékelmélet Web scraping ETL / pipeline

Háttér

Végzettség

Tanulmányaim (többek között ELTE és Ybl) erős gazdasági vénát adtak a technikai tudás mellé – ez segít abban, hogy egy modellt vagy automatizálást mindig az üzleti haszon felől közelítsek meg.

Mit viszek egy projektbe

Mély technikai tudás neurális hálókból és adatfeldolgozásból, párosítva valódi ügyvezetői tapasztalattal. Ritka kombináció: a megoldás technikailag is helytálló, és üzletileg is megtérül.

További oldalaim

Részletesebb leírás és referenciák rólam más platformokon is elérhetők.

Beszéljük át a folyamatodat

30 perces, kötetlen technikai egyeztetés – felrajzoljuk a legrövidebb utat az automatizálásig.

Kapcsolatfelvétel Referenciák