PředmětyPředměty(verze: 953)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Elements of AI+ - NAIL130
Anglický název: Elements of AI+
Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2022 do 2023
Semestr: oba
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: 1/1, Z [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Další informace: http://aivk.cz#elements
Poznámka: předmět lze zapsat opakovaně
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Mgr. Tereza Hannemann, Ph.D.
Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D.
Anotace -
"AI, umělá inteligence, chytrá zařízení, strojové učení... Tato slova kolem sebe slyšíme stále častěji. AI postupně proniká do mnoha oborů lidské činnosti, od vývoje nových léků přes psaní divadelních her až po výběr životního partnera. Ve spolupráci s univerzitou v Helsinkách vám přinášíme online kurz "Elements of AI", který vás uvede do tématu AI bez nutnosti umět programovat. Více: www.aivk.cz. Předmět Elements of AI+ dále nabízí možnost se účastnit přednášek, seminářů a workshopů se zaměřením na umělou inteligenci.
Poslední úprava: Holan Tomáš, RNDr., Ph.D. (18.04.2024)
Cíl předmětu -

Jde o kurz opravdových základů pro úplné začátečníky, určený zejména pro studenty mimo MFF.

Po úspěšném absolvování online kurzu student pochopí:

  • Co je to autonomie a adaptabilita v kontextu umělé inteligence
  • Jak funguje Turingův test
  • Jak formulovat reálný problém ve formě, která je vhodná pro vyhledávání
  • Co je to neuronová síť
  • Jaké technické metody tvoří základ pro neuronové sítě
  • Jak je náročné předvídání budoucnosti
  • Jaké jsou hlavní společenské dopady umělé inteligence včetně algoritmické předpojatosti, obsahu generovaného umělou inteligencí

Prezenční přednášky, semináře, workshopy či společné čtení článků mají za cíl prohloubit získané znalosti z online kurzu.

Poslední úprava: Rosa Rudolf, Mgr., Ph.D. (13.02.2024)
Podmínky zakončení předmětu -

Pro úspěšné ukončení předmětu, za který student obdrží 3 kredity, je zapotřebí:

  • Úspěšně absolvovat online kurz “Elements of AI” v češtině nebo angličtině na:
  • https://course.elementsofai.com
  • Vyplnit odkaz na certifikát a zpětnou vazbu na kurz Elements of AI+, která nám bude sloužit k jeho dalšímu rozvoji a zkvalitňování (dotazník je k dispozici česky a anglicky):
  • https://forms.office.com/r/j052wHbyJV

O hodnocení online kurzu: Hodnocení je založeno na cvičeních, včetně kvízů s výběrem z několika odpovědí, numerických cvičení a otázek, které vyžadují písemnou odpověď. Numerická cvičení s možností výběru z více možností jsou kontrolovány automaticky a cvičení s písemnými odpověďmi kontrolují ostatní studenti (vzájemné hodnocení) a v některých případech i instruktoři. Absolvování kurzu vyžaduje úspěšné vyhotovení minimálně 90 % cvičení a minimálně 50% správnost.

Kurz je hodnocen známkou prospěl/neprospěl (bez číselného hodnocení).

Zápočty za kurz zapisujeme průběžně, obvykle cca 1x měsíčně.

Pokud je pro Vaše studium podstatná doba trvání zkouškového období, z našeho pohledu se termíny řídí harmonogramem MFF UK.

Kurz doporučujeme dokončit alespoň 14 dnů před termínem, do kterého si přejete dostat zápočet (mimo jiné se může stát, že na vzájemné hodnocení budete chvíli čekat).

Kurz je možné v rámci jedné fakulty absolvovat pouze 1x, není možné za něj dostat kredity opakovaně. (A to ani v případě, že jste kurz absolvovali pod jiným kódem, např. TVOL0007.)

Poslední úprava: Rosa Rudolf, Mgr., Ph.D. (14.02.2023)
Literatura -

K online kurzu:

  • přímý odkaz na online kurz: https://course.elementsofai.com
  • Další informace: https://www.elementsofai.com/ I https://www.elementsofai.cz

K umělé inteligenci obecně:

 Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson, 2020. http://aima.cs.berkeley.edu

 Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016. https://www.deeplearningbook.org/

AI v různých oborech:

 Gundersen, T., & Bærøe, K. (2022). The Future Ethics of Artificial Intelligence in Medicine: Making Sense of Collaborative Models. Science and Engineering Ethics, 28(2), 1-16.

 Schapals, A. K., & Porlezza, C. (2020). Assistance or resistance? Evaluating the intersection of automated journalism and journalistic role conceptions. Media and Communication, 8(3), 16-26.

 Liao, S. M. (Ed.). (2020). Ethics of artificial intelligence. Oxford University Press.

 McCormack, J., Bown, O., Dorin, A., McCabe, J., Monro, G., & Whitelaw, M. (2014). Ten questions concerning generative computer art. Leonardo, 47(2), 135-141.

Poslední úprava: Hannemann Tereza, Mgr., Ph.D. (20.05.2022)
Metody výuky -

Kurz se bude skládat z povinného online kurzu Elements of AI, který je zdarma v češtině i angličtině. Kurz si student může procházet a plnit samostatně svým tempem.

Součástí kurzu budou přednášky, semináře, workshopy či společné čtení textů. Účast na prezenčních “akcích” je dobrovolná, doporučujeme se jich účastnit těm studentům, kteří si chtějí znalosti o AI prohloubit nad rámec online kurzu.

Poslední úprava: Holan Tomáš, RNDr., Ph.D. (12.05.2022)
Sylabus -

Element of AI ve formě otevřeného online kurzu obsahuje 6 tematicky orientovaných kapitol:

1. Co je umělá inteligence?

2. Řešení problémů pomocí umělé inteligence

3. Umělá inteligence v reálném světě

4. Strojové učení

5. Neuronové sítě

6. Důsledky

Každá z kapitol obsahuje textové i interaktivní prvky, které jsou navrženy tak, aby podporovaly učení. Forma online kurzu studentům poskytne možnost si práci rozvrhnout dle vlastního tempa i časových možností. Časová dotace na splnění online kurzu je v rozpětí 20-50 hodin, záleží na předchozí znalosti tématu a studijním přístupu.

Kurz Elements of AI+ nabízí dále možnost se dobrovolně účastnit přednášek, seminářů, workshopů či společného čtení textů se zaměřením na umělou inteligenci. Tyto “akce” budou rozšiřovat online kurz o další znalosti, zejména workshopy budou vedeny tak, aby se studenti a vyučující měli možnost setkat.

Přehled “akcí” na aktuální semestr bude průběžně zveřejňován zde: https://ufal.mff.cuni.cz/AIvK/elements_of_ai.html

Garanti kurzu: Tereza Hannemann a Rudolf Rosa z matfyzu jsou ochotni pomoci všem studentům na adrese: elements-of-AI@ksvi.mff.cuni.cz. Směřovat sem můžete dotazy, které se týkají jak “provozu” kurzu, tzn. technických a administrativních záležitostí, tak i otázky, které míří na samotný obsah online kurzu.

Studenti teologických fakult se mohou s otázkami na obsah online kurzu obracet na Františka Štěcha z Evangelické-teologické fakulty.

Studenti Filozofické fakulty se mohou s otázkami na obsah online kurzu obracet na Nikol Kopáňkovou z katedry psychologie.

Studenti Právnické fakulty se mohou s otázkami na obsah online kurzu obracet na Jana Hořeňovského z Katedry politologie a sociologie.

Poslední úprava: Hannemann Tereza, Mgr., Ph.D. (11.04.2024)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK