MVZb2087 AI and Data in International Relations

Faculty of Social Studies
Autumn 2024
Extent and Intensity
1/1/0. 3 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
In-person direct teaching
Teacher(s)
Ing. Mgr. Adriana Ilavská, Ph.D. (lecturer)
Guaranteed by
Mgr. Jana Urbanovská, Ph.D.
Department of International Relations and European Studies – Faculty of Social Studies
Contact Person: Olga Cídlová, DiS.
Supplier department: Department of International Relations and European Studies – Faculty of Social Studies
Timetable
Wed 16:00–17:40 U32
Course Enrolment Limitations
The course is only offered to the students of the study fields the course is directly associated with.

The capacity limit for the course is 30 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 15/30, only registered: 0/30
fields of study / plans the course is directly associated with
there are 6 fields of study the course is directly associated with, display
Course objectives (in Czech)
Kurz poskytuje komplexní úvod do dat a nástrojů umělé inteligence v oblasti mezinárodních vztahů a evropských studií. Na začátku kurzu se studenti seznámí se širokou škálou datových zdrojů, které jsou pro mezinárodní vztahy a evropská studia klíčové. Dále je součastí kurzu i představení souboru praktických kroků, jak se v těchto databázích orientovat a jak je efektivně využívat pro výzkum a studium. Druhá část kurzu se zabývá základy výzkumu založeného na datech a zaměřuje se na využití dat v kombinaci s nástroji umělé inteligence. Nakonec kurz nabízí seznámení s různými nástroji umělé inteligence a ilustruje jejich praktické využití v reálných scénářích. Důraz je kladen na strategický výběr a etické využití AI pro zlepšení výsledků výzkumu v oblasti mezinárodních vztahů.
Learning outcomes (in Czech)
V rámci kurzu si studenti osvojí praktické dovednosti pro využití dat a integraci nástrojů umělé inteligence při řešení problémů v oblasti mezinárodních vztahů a evropských studií. Po úspěšném absolvování tohoto kurzu:
  • Studenti se budou orientovat v dostupných nástrojích umělé inteligence užitečných pro výzkumné a analytické činnosti.
  • Studenti budou schopni identifikovat relevantní zdroje dat pro mezinárodní vztahy a evropská studia.
  • Studenti budou rozumět limitům a etickým zásadám práce s daty a nástroji umělé inteligence.
    • Syllabus (in Czech)
    • 1) Predstavenie predmetu, úvod do témy 2) AI nástroje užitočné pri počiatočných fázach vedeckého bádania 3) AI nástroje užitočné pri hľadaní a spracovaní literatúry 4) Etické využívanie AI pri písaní akademických textov 5) AI nástroje na analýzu dát a prezentáciu výsledkov 6) Práca na projekte – záväzné zadanie témy 7) Zdroje kvantitatívnych dát a techniky analýzy 8) Zdroje kvalitatívnych dát a možnosti analýzy – primárne dokumenty 9) Zdroje kvalitatívnych dát a možnosti analýzy – médiá a sekundárne zdroje 10) Techniky získavania, spracovania a vizualizácie dát 11) Komunikácia výskumných zistení s podporou AI 12) Diskusia o širších dopadoch AI na oblasť IR
    Teaching methods (in Czech)
    Výuka bude probíhat formou interaktivních přednášek, které poskytnou krátký úvod do tématu. Na přednášku bude bezprostředně navazovat seminář, jehož předmětem bude praktická aplikace obsahu přednášky a přímé seznamování se s databázemi či vyzkoušení různých nástrojů umělé inteligence.
    Assessment methods (in Czech)
    Závěrečné hodnocení se skládá z bodů udělených při ústní zkoušce, při níž student představí krátký projekt na téma zvolené a vypracované během semestru. Hodnocen bude zejména proces uvažování při výběru nástrojů umělé inteligence pro vypracování projektu a jejich efektivní využití. Za ústní zkoušku lze získat 0 - 40 bodů, kromě toho lze v každém semináři během semestru získat 1 bod za aktivitu.
    Language of instruction
    Czech
    Further Comments
    Study Materials
    The course is taught annually.
    • Enrolment Statistics (recent)
    • Permalink: https://is.muni.cz/course/fss/autumn2024/MVZb2087