|
|
|
||
Umělá inteligence je velmi aktuálním a sílícím trendem pronikajícím do nejrůznějších oblastí života i většiny vědních
oborů, včetně humanitních a společenskovědních. Tímto kurzem reagujeme na rostoucí význam rychle se uplatňujících
počítačových technologií a srozumitelnou formou představujeme technologické základy umělé inteligence. Kurz je určen
především studentům humanitních a společenskovědních oborů, a to na jakémkoliv stupni (Bc/Mgr/PhD).
Poslední úprava: Mírovský Jiří, RNDr., Ph.D. (24.05.2023)
|
|
||
Studenti během kurzu získají teoretické znalosti i praktické dovednosti potřebné pro řešení praktických úloh s využitím dostupných dat a metod umělé inteligence, zejména z oblasti analýzy textů. Za tímto účelem se naučí využívat nástroje implementované v programovacím prostředí R a samostatně se orientovat v technické literatuře. Absolvent kurzu má schopnost analyzovat a zpracovat data z různých oblastí humanitních nebo společenských věd a tato data využívat pro experimentování s umělou inteligencí. Poslední úprava: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (24.05.2023)
|
|
||
Předmět bude ukončen zkouškou. Udělení zápočtu je podmínkou k připuštění ke zkoušce. Zápočet se uděluje za aktivní práci během celého semestru a odevzdávání průběžných domácích úkolů. Docházka na cvičení je povinná. Účast na přednáškách je pro pochopení obsahu cvičení a vypracování domácích úkolu de facto nezbytná. Poslední úprava: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (24.05.2023)
|
|
||
Poslední úprava: Holub Martin, RNDr., Ph.D. (06.06.2023)
|
|
||
Zkouška má písemnou a ústní část, do úvahy však bereme také úroveň zpracování průběžných domácích úkolů. Požadavky ke zkoušce odpovídají sylabu předmětu, podrobnosti jsou uvedené na webové stránce předmětu. Poslední úprava: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (24.05.2023)
|
|
||
Výuka probíhá jako demonstrace metod umělé inteligence na názorném řešení záměrně různorodých praktických úloh, jako jsou např. automatické rozpoznávání autorství, rodného jazyka, určování doby vzniku textu, předpovídání úspěšnosti reklamních kampaní, analýza textů ze sociálních sítí, marketingová analýza nákupních košíků, analýza a vizualizace sítě odkazů nebo podobnosti obrázků a různé problémy z oblasti psychometrie. Studenti jsou vedeni k samostatné analýze datových zdrojů s humanitním nebo společenskovědním obsahem a získávají znalosti potřebné k využívání metod umělé inteligence implementovaných v softwarovém prostředí R. Přitom jsou probírána zejména následující témata:
Část I – Předehra k metodám umělé inteligence
Část II – Klasické metody statistického strojové učení
Část III – Hluboké učení v neuronových sítích
Poslední úprava: Holub Martin, RNDr., Ph.D. (06.06.2023)
|
|
||
U studentů předpokládáme chuť experimentovat s umělou inteligencí, včetně neuronových sítí. Zájemci o tento kurz by měli ovládat základy práce v systému R a měli by mít alespoň elementární znalosti o systematickém zpracování a statistické analýze dat. Tyto vstupní předpoklady lze nahradit docházkou na paralelně vyučovaný kurz "Zpracování a analýza dat pro humanitní a společenské vědy" [NPFL 143]. Poslední úprava: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (24.05.2023)
|