loader

IKAP II WORKSHOP: IT - UMĚLÁ INTELIGENCE


Chcete se dozvědět více o umělé inteligenci? Přihlaste se na náš workshop! Přinese Vám to základní rozhled v oblasti umělé inteligence a názorné příklady jejího využití. Pokud se kurzu zúčastníte, budete schopni své hodiny doplnit o základní témata z oblasti umělé inteligence. K tomu získáte bezplatné podklady a výukové materiály.

Workshop je zaměřen seznámení se se základy umělé inteligence, jejími současnými aplikacemi a dopadem na běžný život nás všech. Součástí workshopu bude i představení výukových materiálů, které je možné bezplatně použít pro zařazení kapitol z umělé inteligence do výuky na středních školách.  

 

Termín: 8. 12. 2022 (8:30 – 16:40 hod.)

Místo: Top Hotel Praha. Blažimská 1784/4, Praha 4

Organizátor: IKAP II Středočeského kraje / Everesta, s.r.o.

Lektorka: RNDr. Jiří Materna, PhD. (Specialista na strojové učení se zkušenostmi s jeho aplikacemi v průmyslu od roku 2007. Mezi lety 2008 a 2017 pracoval ve společnosti Seznam.cz, z toho posledních 7 let jako vedoucí výzkumného oddělení. Nyní pracuje na volné noze, nabízí vývoj machine learning řešení na míru, organizuji konferenci Machine Learning Prague a píše blog ML Guru.)

Cílová skupina: učitelé SŠ a ředitelé bez předchozích zkušeností s umělou inteligencí, vhodné i pro učitele humanitních předmětů 

Bližší obsah:
Workshop se bude věnovat popsání rozdílů mezi umělou inteligencí, strojovým učením a dalšími oblastmi umělé inteligence včetně uvedení řady příkladů. Zaměříme se na práci s daty, ukážeme si, proč jsou data důležitá a jak se používají pro významná rozhodnutí. Vysvětlíme si základní princip strojového učení a ukážeme si různé způsoby jeho použití v dnešním světě. Na závěr se budeme věnovat filozofickým a etickým otázkám souvisejícími s využitím umělé inteligence. 

Příklady probíraných témat:

KAPITOLA 1: ÚVOD DO UMĚLÉ INTELIGENCE

  • co je a co není umělá inteligence
  • slabá a silná umělá inteligence
  • úlohy umělé inteligence (strojové učení, prohledávání prostoru, optimalizace, plánování, strojové vnímání, zpracování přirozeného jazyka)
  • příklady aplikací umělé inteligence v jednotlivých oblastech
  • historie a milníky umělé inteligence

KAPITOLA 2: DATA A INFORMACE

  • rozdíl mezi daty a informacemi
  • data sety a jejich vznik
  • strukturovaná versus nestrukturovaná data
  • co jsou big data a jak s nimi zacházet
  • intuice versus fakta
  • příklady selhání intuice
  • praktické příklady rozhodování na základě dat
  • základy popisné statistiky
  • vizualizace dat
  • reprezentativnost dat
  • změny podmínek
  • bias v datech
  • osobní data a GDPR

KAPITOLA 3: ÚVOD DO STROJOVÉHO UČENÍ A JEHO APLIKACÍ

  • co je učení a čím je specifické strojové učení
  • generalizace versus memorování
  • proces strojového učení
  • strojové učení s učitelem a bez učitele
  • klasifikace
  • regrese
  • shlukování
  • zpětnovazební učení
  • vybrané aplikace ze zpracování obrazu, zpracování přirozeného jazyka, doporučování a hraní her

KAPITOLA 4: FILOZOFIE UMĚLÉ INTELIGENCE

  • Turingův test a argument čínského pokoje
  • exponenciální růst
  • bezpečnost a férovost metod umělé inteligence
  • společenský dopad umělé inteligence (seberou nám stroje práci?)
  • etické otázky v umělé inteligenci

Pokud nebude možné, aby seminář proběhl prezenčně, bude se konat on-line formou.

Max. počet účastníků: 25

Cena semináře: zdarma

V případě nejasností se obracejte na: Bc. Andrea Ulrichová, tel. 731 152 637, e-mail: andrea.ulrichova@everesta.cz.

Přihlaste se, prosím, prostřednictvím odpovědního formuláře.

Přihláška na akci: