|
Vyučující
|
-
Doležel Petr, prof. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Podpořeno v rámci NextGenerationEU. Financováno Evropskou unií. Aplikace principů umělé inteligence na konkrétní průmyslové problémy. Návrh a implementace různých architektur neuronových sítí. Práce s velkými jazykovými modely a generátory dat. Efektivní využívání modelů umělé inteligence k řešení úkolů v průmyslovém prostředí. Environmentální dopad využití umělé inteligence s cílem jeho minimalizace. Rozvoj zelených dovedností, efektivní využívání zdrojů založené na optimalizaci algoritmů a modelů pro snížení energetické náročnosti.Environmentální uvědomělost: možnosti využití modelů umělé inteligence k optimalizaci procesů a snížení environmentálního dopadu průmyslových operací.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Přednášení, Laborování, Pracovní činnosti
|
|
Výstupy z učení
|
Kurz poskytuje komplexní znalosti v oblasti umělé inteligence s důrazem na průmyslovou praxi a současně podpoří rozvoj zelených dovedností pro udržitelnost průmyslových operací. Rozvíjeny jsou dovednosti v návrhu a implementaci klíčových architektur, včetně dopředných vícevrstvých neuronových sítí, konvolučních sítí a transformerů. Podpořeno v rámci NextGenerationEU. Financováno Evropskou unií.
Absolvent kurzu získá pevný teoretický základ v oblasti umělé inteligence a neuronových sítí a praktické dovednosti v návrhu a implementaci klíčových architektur, včetně dopředných vícevrstvých neuronových sítí, konvolučních sítí a transformerů. Díky zkušenostem získaným s velkými jazykovými modely a generátory dat bude schopen aplikovat tyto dovednosti na konkrétní průmyslové problémy. Absolvent bude také mít vhled do problematiky efektivního využívání zdrojů a environmentálních problémů v kontextu umělé inteligence. To mu umožní nejen řešit komplexní úkoly ve svém zaměstnání s využitím moderních technologií, ale také přispívat ke snižování energetické náročnosti a environmentálního dopadu moderních průmyslových operací. Absolvent bude vykazovat dovednosti odpovídající nejnovějším trendům v oblasti umělé inteligence, čímž významně zvýší svoji hodnotu na trhu práce. Délka kurzu ? 48 vyučovacích hodin
|
|
Předpoklady
|
Před ověřováním dovedností musí být uchazeč seznámen s pracovištěm a s požadavky bezpečnosti a ochrany zdraví při práci a požární ochrany.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška
Před ověřováním dovedností musí být uchazeč seznámen s pracovištěm a s požadavky bezpečnosti a ochrany zdraví při práci a požární ochrany. Kurz je složen z přímé výuky rozdělené na teoretickou i praktickou část, samostudia a domácí přípravy. Součástí kurzu je závěrečné ověření dosažených znalostí nutné pro udělení mikrocertifikátu.
|
|
Doporučená literatura
|
|