AI002 Building AI

Filozofická fakulta
podzim 2024
Rozsah
asynchronní e-learning. 2 kr. Ukončení: z.
Vyučující
PhDr. Petr Škyřík, Ph.D. (cvičící)
Garance
PhDr. Petr Škyřík, Ph.D.
Katedra informačních studií a knihovnictví – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Alice Lukavská
Dodavatelské pracoviště: Katedra informačních studií a knihovnictví – Filozofická fakulta
Předpoklady
POZOR: Při registraci do kurzu na stránce https://buildingai.elementsofai.com/ je potřeba použít váš školní e-mail, jen podle jeho domény může být pravidelně generován seznam absolventů.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Předmět si smí zapsat nejvýše 150 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/150, pouze zareg.: 39/150, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/150
Cíle předmětu
Ve spolupráci s prg.ai realizujeme mezinárodní online kurz, který studující seznamuje s umělou inteligenci. Navazující kurz na AI001 Elements of AI z dílny Helsinské univerzity a MinnaLearn ve třech úrovních obtížnosti: beginner, intermediate, advanced. Kurz se zaměřuje na praktické využití AI a klade důraz na kritické myšlení. Po absolvování budete schopni vytvořit a prezentovat vlastní AI projekt.

Předmět se zaměřuje na tyto oblasti:

Úvod do AI: Pochopení základních principů a historie umělé inteligence. Různé typy AI: slabá vs. silná AI.

Strojové učení: Základy strojového učení, supervizované a nesupervizované učení. Algoritmy: lineární regresi, klasifikace, clustering.

Hluboké učení: Základy neuronových sítí a hlubokých neuronových sítí. Aplikace hlubokého učení: rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka.

Praktické aplikace: Vývoj a nasazení AI modelů. Práce s daty, předzpracování dat a výběr rysů.

Etické a společenské aspekty: Etické otázky a společenský dopad AI. Odpovědné používání AI technologií.

Projektové úkoly: Reálné projekty a praktické úkoly, které ti umožní aplikovat naučené koncepty.
Osnova
  • Building AI is a flexible online course for anyone who wants to learn about the practical methods that make artificial intelligence a reality. You will get a solid introduction to for example machine learning and neural networks, and you will learn where and how AI methods are applied in real life. It is easy to move freely between the three difficulty levels, from multiple choice exercises to programming with Python – depending on whether you know programming or not. As a result of this course, you will be able to craft your own AI idea and present it to the community. This course is divided into following chapters:
  • 1.Getting started with AI
  • 2.Dealing with uncertainty
  • 3.Machine learning
  • 4.Neural networks
  • 5. Conclusion
Metody hodnocení
Abyste samotný kurz úspěšně absolvovali, musíte splnit alespoň 19 cvičení (z celkového počtu 21) a 50 % z nich zodpovědět správně. Každé cvičení má tři možnosti obtížnosti (pro začátečníky, mírně pokročilé a pokročilé). Za splnění cvičení se počítá splnění kterékoliv z těchto úrovní. Úkoly pro středně pokročilé a pokročilé vyžadují programování. Pokud splníte dostatečný počet cvičení pro středně pokročilé nebo pokročilé, bude to uvedeno na vašem certifikátu o absolvování.

Na konci semestru je nutné pro úspěšné hodnocení vyplnit reflektivní dotazník.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Předmět je vyučován každý semestr.
Kurz je v angličtině dostupný online na https://buildingai.elementsofai.com/, studenti na něm pracují samostatně dle svých možností.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/phil/podzim2024/AI002