Elements of AI+ - NAIL130

• Anglický název: Elements of AI+
• Zajišťuje: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2022
• Semestr: oba
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: 1/1, Z [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• Virtuální mobilita / počet míst: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština, angličtina
• 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

čeština

Poslední úprava: RNDr. Tomáš Holan, Ph.D. (20.05.2022)

"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.

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Tomáš Holan, Ph.D. (20.05.2022)

AI, artificial intelligence, smart devices, machine learning... We hear these words around us more and more often. From developing new medicines to writing plays to choosing a life partner, AI is gradually making inroads into many areas of human activity. In collaboration with the University of Helsinki, we bring you the online course "Elements of AI", which introduces you to AI without the need to know how to program. Read more: www.aivk.cz.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. (04.10.2022)

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.

angličtina

Poslední úprava: Mgr. Tereza Hannemann, Ph.D. (29.09.2022)

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.

Podmínky zakončení předmětu

čeština

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

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.)

angličtina

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

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.

We recommend completing the course at least 14 days before the date by which you wish to receive the credit (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.)

Literatura

čeština

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

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.

angličtina

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

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.

Metody výuky

čeština

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

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.

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Tomáš Holan, 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.

Sylabus

čeština

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

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: [e-mail]. 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 lékařských fakult se mohou s otázkami na obsah online kurzu obracet na Petra Kajzara z 1.lékařské fakulty.

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 Fakulty sociální věd se mohou s otázkami na obsah online kurzu obracet na Veroniku Mackovou z Katedry žurnalistiky.

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

angličtina

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

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: [e-mail]. 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.

Medical students can contact Peter Kajzar from the 1st Faculty of Medicine with questions about the content of the online course.

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.