Kovács Edith Alice

Beosztás: 
egyetemi docens
Fokozat: 
PhD
Szoba: 
H.402
Email: 
kovacsea@math.bme.hu
Telefon: 
463-1298
Fogadóóra: 
Hétfő 16-17 óra, H42 szoba vagy Teams-en

Oktatás

 

Budapesten, az Általános Vállalkozási Főiskolán (ÁVF) illetve a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen (BME)

  • Analízis és algebra (Gazdálkodás és management, Közszolgálati szak, ÁVF, BSc)
  • Valószínűségszámítás és statisztika (mérnököknek, BME)
  • Döntés támogató rendszerek (Vállalkozás fejlesztés, ÁVF,MSc)
  • Gazdaságmodellezési módszerek (Vállalkozás fejlesztés, ÁVF, MSc)
  • Gazdaságmatematika és operációkutatás I (Reklámszervező, üzletviteli szakmenedzser, nemzetközi szállítmányozási szakon, ÁVF)
  • Gazdaságmatematika és operációkutatás II (Gazdálkodás és Management, ÁVF, BSc)
  • Következtető statisztika (Gazdálkodás és management szak,ÁVF, BSc)
  • Leíró statisztika (Nemzetközi tanulmányok, Gazdálkodás és Management, ÁVF, BSc)
  • Optimum és valószínűségszámítás (Közszolgálati szak, Gazdálkodás és Management, ÁVF, BSc)
  • Analízis (Fizikusoknak gyakorlat, BME, BSc; Mérnököknek gyakorlat, BME)
  • Sztochasztikus rendszerek matematikája (Mechatronika, BME, MSc)
  • Operációkutatás (Műszaki menedzserek, BME, MSc)
  • Valószínűségszámítás és statisztika (Energetika, BME, MSc)
  • Válogatott fejezetek az adattudományban (Matematika, BME, MSc)

 

Aradon, az „Aurel Vlaicu” Egyetemen és a „Vasile Goldis” Egyetemen (1994-2000)

  • Matematikai analízis (automatizálási mérnököknek, élelmiszeripari mérnököknek, közgazdászoknak )
  • Biztosítási matematika (közgazdászoknak)
  • Lineáris algebra és  lineáris programozás (közgazdászoknak)
  • Valószínűségszámítás és statisztika (közgazdászoknak)

 

Kutatás

Publikációk és hivatkozások:
MTMT

Google scholar;

MTMT

Kutatási területeim:

  • Többváltozós statisztika
  • Valószínűségi gráf-modellek és az összefüggésrendszerek felderítse, információelmélet
  • Mesterséges intelligencia és gépi tanulás
  • Hálózati rendszerek megbízhatósága
  • Matematikai modellezés, döntéshozatal, pénzügyekben, gazdasági folyamatokban és orvostudományban.

Újabb kutatási érdeklődéseim az előzők mellett:

  • Bizonytalanság melletti döntéshozatal
  • Metaheurisztikus algoritmusok
  • Neurális halók
  • Ajánlórendszerek és szociális hálózatok modellezése

Projektekben való részvétel:

Külső munkatársként részt vettem a BME Differenciál Egyenletek Tanszék két projektjében:

  • A TESCO megbízásából egy speciális akció sztochasztikus készletezési modelljét dolgoztuk ki.
  • A Nokia részére modelleket javasoltunk „Virtual Network Functions (VNF) Fingerprinting” céljára.
  • Nokia anomália felismerés és detektálás- BME Innováció díj 2020

Az Erasmus program keretén belül több külföldi egyetemen tartott előadásokat:

  • University of Applied Sciences, Vaasa, Finnország,
  • NHL University of Applied Sciences, Leeuwarden Hollandia,
  • Opole University of Technology, Opole, Lengyelország.

Előadások

Az utóbbi 10 év fontosabb előadásai:

  • 2006 május 19-én: a SZTAKI-ban az Operációkutatás és döntéselmélet tudományos szemináriumon:„Kopulák, avagy a kockába zárt eloszlásfüggvények világa” címmel
  • 2007 május 11-én: a SZTAKI-ban az Operációkutatás és döntéselmélet tudományon  szemináriumon:„Döntés zajos hálózatban” címmel.
  • 2008. december 11-én:a BME Matematika Intézet Folytonos optimalizálás szemináriumán: „Együttes valószínűségi eloszlás közelítése, események együttes bekövetkezése valószínűségének becslése” címmel,
  • 2008 december 15-én: a Veszprém Optimization Conference: Advanced Algorithms (VOCAL) konferencián:„Product type approximations for the probability of the intersectionof events”címmel,
  • 2009 október 24-én: Meghívott előadó az Understanding Intelligent and Complex Systems (UICS) konferencián,TarguMures, „Pattern recognition using t-Cherry junction tree structures” címmel,
  • 2009 július 6-án a European Conference on Operational Research konferencián, Bonn, „A greedy algorithm for obtaining global information from local informations in a Markov Network” címmel,
  • 2009 November 5-7 12th Symposium of Mathematics and its Applications Politehnica University of Timisoara, Előadáscíme: “ Estimation of the Probability of Rare Events” címmel,
  • 2010 szeptember 3-7 között „Multidimensional copula fitting using lowe rdimensional copulas: An information theoretical approach” című előadást tartottam a Prague Stochastics 2010 nemzetközi konferencián,
  • 2010. november 11-én „Valószínűségi gráfmodellek és alkalmazhatóságuk alak­felismerésben” című előadást tartottam az ELTE és BME által közösen szervezett „Folytonos optimalizálási szemináriumon”,
  • 2010. december 13-15 között: Discovering a junctiontree behind a Markov network by a greedy algorithm címü előadást tartottam "Veszprém Optimization Conference: Advanced Algorithms" konferencián.
  • 2011. május 11-12: Vine copulas as a mean for the construction of high dimensional probability distribution associated to a Markov Network című előadás a 4th Workshop on Vine Copula Distributions and Applications a Technische Universitat München által szervezett konferencián Münchenben,
  •  2011, Augusztus 29-31,  Szolnok, plenáris előadás: Markov hálózatok az Ising modelltől a t-cseresznyefa valószínűségi modellekig,
  • 2011.október.03 “Közelítő t-cseresznyefa valószínűségi eloszlások keresése mohó algoritmussal” című előadást tartottam az ELTE: Egervary Research Group szemináriumán/ autumn 2011.
  • 2012 február 9-11 „Aprobabilistic classification method based on conditional independences9th JointConf. onMath. and Comp. Sci.,February 9–12, 2012, Siófok, Hungary,
  • 2013 június 10-13 „A cseresznyefa-eloszlás struktúra hatékony felderíthetőségének feltételei” XXX. Magyar Operációkutatási Konferencia, Balatonőszöd: MOK2013, .
  • 2013. Julius 8- 12, „On cherry-tree copula based scenario generation”, XIII International Conference on Stochastic Programming (ICSP2013) Bergamo, Olaszország,
  • 2013. November 7 "Hálózatok tulajdonságainak a felderítése, Markov hálózatok azonosítása. Alkalmazások: Ajánló rendszerek és készletezési modellek" Folytonos Optimalizálási Szeminárium,
  • 2013. május 23-25: „Cluster Analysis by Exploiting Conditional Independences” IEEE 8th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI2013) and Carpathian Applied Mathematics Workshop  (CAMI) , Temesvár, Románia,
  • 2014. december 14-17: „The connection between the binary and the Gaussian Markov networks and its application in dimension reduction” címmel Veszprém Optimization Conference: Advanced Algorithms (VOCAL), Veszprém, Magyarország.
  • 2015  június 10-12,: Hálózatok különböző tulajdonságainak hatása az átjárhatósági valószínűség becslésére MOK, Cegléd
  • 2015,  September 1-4, „The Benefit of Exploiting Conditional Independences in Network Reliability Calculations” Optimal Decisions and Big Data, OR 2015 Vienna
  • 2015,  September 1-4Greedy algorithm for the construction of truncated vine copulas by exploiting some of the conditional independences between the random components” Optimal Decisions and Big Data, OR 2015 Vienna

 

Egyéb információ

1994-ben a Temesvári Nyugati Egyetemen szereztem meg diplomámat az 5 éves matematikus szakon, majd 2005-ben szereztem meg ugyanitt a Ph.D fokozatot. Az egyetem elvégzése után az első öt évben az Aurel Vlaicu és Vasile Goldis aradi egyetemeken tanítottam, kutattam. 2000-ben Budapesten folytattam pályafutásomat főállásban az Általános Vállalkozási Főiskolán, illetve óraadóként a BME Differenciálegyenletek Tanszékén. 2015 Juliusától kerültem teljes állásba a BME Differenciálegyenletek Tanszékre.