A HECON hazai és nemzetközi interdiszciplináris kutatásaival segíti az orvosi és műszaki innovációt, valamint annak az oktatásban, gazdaságban és társadalomban történő hasznosulását.
A HECON feladata elsődlegesen az egészségügyi közgazdaságtan és technológiaértékelés egységes kutatási és oktatási stratégiájának kialakítása, a karokkal és egyetemi központokkal az orvosi, műszaki, közgazdasági és üzleti tudományok eredményeit integráló közös fejlesztések, kutatások, hazai és nemzetközi pályázatok kezdeményezése, megtervezése és megvalósítása, szakmai támogatása. Kiemelt cél a minőségi szegmensbe sorolt közlemények publikálása. A HECON továbbá összefogja az Óbudai Egyetem azon tevékenységeit, amelyek arra irányulnak, hogy az egészségügyi közgazdaságtan és technológiaelemzés elméleti és gyakorlati kutatómunkája a legkorszerűbb alapokon folyhasson. Munkatársaink részt vesznek a tehetséggondozásban, PhD témakiírást és témavezetést biztosítanak magyar és angol nyelven, és segítséget nyújtanak a PhD hallgatók kutatói pályára történő felkészítésében.
A HECON elősegíti az innovatív, érték alapú egészségügyi technológiák fejlesztését és alkalmazását, azok tényleges vagy várható eredményeinek, gazdasági és társadalmi hatásának mérésén, mérhetővé tételén, evidenciákon alapuló értékelésén keresztül segítve a tudományos, gazdasági és társadalmi döntéshozatalt. Fejleszti a szakmai kapcsolatait az orvosi, műszaki, közgazdasági és üzleti tudományok, valamint az egészségügy és egészségipar hazai és nemzetközi szereplőivel, kutatási és pályázati együttműködések kialakítása, szakmai rendezvények szervezése és szakmai szervezetek munkájában történő részvétel révén járul hozzá az Egyetem céljainak eléréséhez.
A HECON tevékenységi köre, többek között felöleli a következő tématerületeket:
tudományos bizonyítékok elemzése, szintézise
innovatív egészségügyi technológiák egészséggazdaságtani értékelése (egészségkimenetek, költségek, költséghatékonyság, költségvetési hatás, társadalmi hatás mérése, modellezése)
az egészségi állapot, életminőség, egészséggel kapcsolatos magatartás és attitűdök mérési módszertanának , eszköztárának fejlesztése
A 140 éves Ybl Miklós Építéstudományi Kar 2020. augusztus 1-jén csatlakozott az Óbudai Egyetemhez, oktatási profilját Építészmérnök BSc és Msc, Építőmérnök BSc képzéssel, Smart City, Tűzvédelmi és Építőmester szakmérnök posztgraduális képzésekkel gazdagítva.
A mérnöki szakma gyakorlásához szükséges a részterületeket áttekintő, a teljes tervezési folyamatot kreatívan szintetizáló képesség – melynek fejlesztése képzésünk fókuszában áll.
Építész-oktatásunkban kiemelkedő a műhely-jellegű módszer. A projektszemléletű program hazai szinten egyedülállóan szakít a kronologikus tudásátadással, felváltva azt a témakörök tematikus oktatásával.
Építőmérnök képzésünkön a hallgatók négy specializáció közül választhatnak. Az oktatást mérőtáborunkban és laborokban – így az országban egyedülálló tűzvédelmi laboratóriumban - végzett munka egészíti ki.
A Karon folyó kutatási munka az alkalmazott művészeti és mérnöki területekre, a szakmagyakorlásra fókuszál számos ipari és szakmai partnerrel együttműködve. Stratégiai kutatási irányok az „okos város” interdiszciplináris témaköre és az építés-informatika. Az eredményeket a nemzetközi fórumok mellett a kar Ybl Journal of Built Environment folyóirata publikálja.
A Tanulmányi Iroda az Egyetemen működő, támogató funkciót ellátó szervezeti egység, amely irodaigazgató vezetésével irányítja, koordinálja és felügyeli a hallgatói tanulmányi adminisztrációs és felvételi feladatokat ellátó tanulmányi osztályok munkatársainak ezirányú tevékenységét, a karokkal és az Egyetem más, illetékes szervezeti egységeivel, illetve az Oktatási Hivatallal és más illetékes állami szervekkel együttműködve.
A “Szoftvertervezés és -fejlesztés specializáció” fő célkitűzése az, hogy a hallgatók a mérnökinformatikus alapszak törzstárgyain túlmenően mélyebb ismereteket szerezhessenek a tágabb értelemben vett programozás területén. A specializáció számos, a programozáselméletben és a szoftverfejlesztés napi gyakorlatában szükséges témakört tárgyal, amelyek az egyetemi informatikus képzések során idő hiányában gyakran nem kerülnek kifejtésre kellő részletességgel.
Az egyik ilyen témakör a nagyvállalati szoftverfejlesztés gyakorlatának megismerése. Ez magában foglalja a napi gyakorlatban használt eszközök készségszintű megismerését (verziókezelő rendszerek, csapatmunkát támogató szoftverek, speciális projektkezelő és fejlesztői eszközök, stb.). De ugyanígy megjelennek a nagyvállalati szoftverfejlesztés elméleti hátterével kapcsolatos kérdések is (többszintű verziókezelés megismerése, nagy rendszerek architektúrái, tesztelési módszertanok, stb.).
A szakirány emellett nagy hangsúlyt fektet a programozás és az algoritmusok elméletével kapcsolatos ismeretek további elmélyítésére. Ennek egyik iránya a párhuzamos és adatpárhuzamos architektúrák hatékony programozása, illetve a programok elosztott rendszerekben történő implementálásának megértése. Ugyanígy megjelenik számos, a gyakorlatban jól használható, azonban a műszaki informatikus képzés törzstárgyaiban részleteiben nem tárgyalt optimalizálási és egyéb problémamegoldási módszer bemutatása (klasszikus eljárások, heurisztikák, bio-inspirált módszerek, adatredukciós módszerek, stb.).
A fentieken túlmenően a “Szoftvertervezés és -fejlesztés Intézet” számos kötelezően választható tárgyat gondoz, amelyek segítségével a hallgatók elmélyülhetnek a szoftverfejlesztés számukra érdekes további részterületeiben. Ezen tárgyak biztos alapokat nyújtanak a gépi tanulás, képfeldolgozás és a deklaratív nyelvek területén, de számos programozási nyelv és keretrendszer is szerepel a választható tárgyak listáján.
A “Szoftvertervezés és -fejlesztés Intézet” oktatási és kutatási portfóliója a tágabb értelemben vett szoftverfejlesztéshez kapcsolódik. Az intézet keretein belül működő „Szoftverfejlesztés és mesterséges intelligencia intézeti tanszék” fő profilja az algoritmusok tervezésétől azok konkrét programnyelvi implementációjáig terjed.
A tanszéket ennek megfelelően két szakcsoport alkotja. Az „Algoritmuselmélet és mesterséges intelligencia szakcsoport” kezeli a programozás elméleti hátterével kapcsolatos tárgyakat. Ezek között egyaránt megtalálhatók a különböző alapképzések nagylétszámú törzstárgyai, de ugyanígy a “Szoftvertervezés és -fejlesztés specializáció” elméleti háttérre fókuszáló tárgyai is. Miként a neve is tükrözi, a szakcsoport kiemelt hangsúllyal kezeli a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területét. Ennek megfelelően számos tárgyat vezet és jelentős publikációs aktivitással bír az ágens alapú modellezés, neurális hálózatok gyakorlati alkalmazásai, valamint a gépi látás és képfeldolgozás területén.
Az így megtervezett algoritmusok implementációjával foglalkoznak a „Programozási nyelvek szakcsoport” oktatói. A mérnökinformatikus képzés alapvetően az általános célú C# nyelv ismeretére épít, de a hallgatók menet közben megismerkedhetnek számos, bizonyos részterületeken jobban használható programozási nyelvekkel és technológiákkal (Java, C++, deklaratív nyelvek, webes keretrendszerek, stb.).
Az intézet oktatási és kutatási portfóliója a tágabb értelemben vett szoftverfejlesztéshez kapcsolódik: a tervezéstől az implementáción és tesztelésen keresztül egészen az üzemeltetésig. Az egyetemi oktatástól elvárható elméleti hátteren (programozás- és algoritmuselmélet) túlmutatva, a kar hírnevéhez igazodva különleges hangsúlyt fektetünk a gyakorlatorientált képzésre (programozási nyelvek és technikák).
Ennek kiteljesedése az intézet által kezelt „Szoftvertervezés és –fejlesztés specializáció”, ahol a hallgatók megismerkedhetnek a nagy rendszerek fejlesztéséhez szükséges elméleti ismeretekkel (tervezési módszertanok, párhuzamos és elosztott programozás, haladó algoritmusok, stb.), illetve az ehhez szükséges gyakorlattal. A résztvevők számára nem pusztán lehetőség, hanem elvárás is a napi ipari szoftverfejlesztési gyakorlatban bevált módszerek (verziókezelés, automatikus tesztelés, csapatmunka, agilis módszertan, stb.) használata.
A kar oktatói széleskörű ipari tapasztalattal és kapcsolatokkal rendelkeznek a K+F területén, aminek köszönhetően biztos tudásra tehettek szert az aktuális trendekkel (képfeldolgozás, heurisztikák, Deep Learning, High Performance Computing, stb.) kapcsolatban. Ezen fejlesztési projektek gyakorlati tapasztalatait nem csak a hétköznapi oktatásba sikerült beépíteni, hanem ezeken keresztül lehetőséget tudunk nyújtani az érdeklődő hallgatók számára a kutatási feladatokba való bekapcsolódásra is.
English
Magyar
