AI, umělá inteligence, chytrá zařízení, strojové učení... Tato slova slyšíme
stále častěji. AI proniká do mnoha oborů lidské činnosti, od vývoje léků až
po výběr partnera. Ve spolupráci s univerzitou v Helsinkách přinášíme kurz
"Elements of AI", který vás uvede do tématu AI bez nutnosti programovat.
Elements of AI+ nabízí přednášky, semináře a workshopy na téma umělé
inteligence. Kurz je určen pro začátečníky v oblasti AI. Více: www.aivk.cz.
Poslední úprava: Holan Tomáš, RNDr., Ph.D. (18.04.2024)
AI, artificial intelligence, smart devices, machine learning... These words
are heard more and more often. AI is permeating many fields of human
activity, from drug development to choosing a partner. In collaboration with
the University of Helsinki, we offer the "Elements of AI" course, which
introduces you to the topic of AI without the need to programing. The course
is designed for beginners in the field of AI. More: www.aivk.cz.
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)
This is a very basic course for absolute beginners, especially for non-MFF students.
After successfully completing the course the student will be able to understand:
What is autonomy and adaptability in the context of artificial intelligence
How the Turing test works
How to formulate a real-world problem in a form that is searchable
What is a neural network
What technical methods form the basis for neural networks
How challenging it is to predict the future
What are the main societal impacts of AI, including algorithmic bias, AI-generated content
Presentations, seminars, workshops or collaborative reading of articles are designed to deepen the knowledge gained in the online course.
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 je zapotřebí si zapsat v řádném termínu pro zápis předmětů.
Kurz doporučujeme dokončit alespoň 14 dnů před termínem, do kterého si přejete získat certifikát (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: Hannemann Tereza, Mgr., Ph.D. (04.09.2024)
To successfully complete a course for which a student receives 3 credits, the following is required:
Successfully complete the online course "Elements of AI" in Czech or English at:
https://course.elementsofai.com
Fill in the link to the certificate and feedback into aform for the Elements of AI+ course, which will be used to further develop and improve the course (the questionnaire is available in Czech and English):
https://forms.office.com/r/j052wHbyJV
About the online course evaluation: Assessment is based on exercises, including multiple choice quizzes, numerical exercises, and questions that require a written answer. The multiple choice and numerical exercises are automatically checked, and the exercises with written answers are reviewed by other students (peer grading) and in some cases by the instructors. Successful completion of the course requires at least 90% completed exercises and minimum 50% correctness. The course is graded as pass/fail (no numerical grades).
We register credits for the course continuously, usually about once a month.
If the duration of the exam period is essential for your studies, from our point of view the dates are governed by the MFF UK academic calendar, course enrollement is required during the regular course registration period.
We recommend completing the course at least 14 days before the date by which you wish to receive the certifikate (among other things, you may have to wait for the peer grading for a while).
The course can be taken only once within studies at the faculty, it is not possible to get credits for it repeatedly. (Not even if you took the course under a different code, such as TVOL0007.)
Poslední úprava: Hannemann Tereza, Mgr., Ph.D. (04.09.2024)
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. (04.09.2024)
To the online course:
Direct link to the online course: https://course.elementsofai.com/
For more information: https://www.elementsofai.com/ or https://www.elementsofai.cz/
On artificial intelligence in general:
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 in various fields:
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)
The course will consist of the mandatory online “Elements of AI” course, which is free in Czech and English. The course can be taken and completed independently at the student's own pace.
The course will include lectures, seminars, workshops or collaborative reading of texts. Participation in the face-to-face events is voluntary, and we encourage students who wish to deepen their knowledge of AI beyond the online course to attend.
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)
Element of AI is an open online course with 6 thematic chapters:
1. What is Artificial Intelligence?
2. Problem solving using Artificial Intelligence
3. Artificial intelligence in the real world
4. Machine learning
5. Neural networks
6. Implications
Each of the chapters contains text and interactive elements that are designed to support learning. The online course format will give students the opportunity to schedule the work at their own pace and time. The time commitment to complete the online course ranges from 20-50 hours, depending on prior knowledge of the topic and learning approach.
The Elements of AI+ course also offers the opportunity to voluntarily attend lectures, seminars, workshops or collaborative reading of texts focusing on artificial intelligence. These "events" will extend the online course with additional knowledge, especially the workshops will be conducted to give students and instructors a chance to meet.
A list of "events" for the current semester will be continuously published here:
__
Course guarantors: Tereza Hannemann and Rudolf Rosa from Matfyz are available to help all students at: elements-of-AI@ksvi.mff.cuni.cz. Questions concerning the "operation" of the course, i.e. technical and administrative matters, as well as questions that are directed at the content of the online course itself can be directed here.
Students of theological faculties can contact František Štěch of the Protestant -Theological Faculty with questions about the content of the online course.
Students of the Faculty of Arts can contact Nikol Kopáňková from the Department of Psychology with questions about the content of the online course.
Students of the Faculty of Social Sciences can contact Veronika Mackova from the Department of Journalism (Institute of Communication Studies and Journalism) with questions about the content of the online course.
Poslední úprava: Hannemann Tereza, Mgr., Ph.D. (11.04.2024)
