|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KFR / BVOAI
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KFR
/
BVOAI
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Vybrané otázky umělé inteligence
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
3
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / 0
|
0 / 0
|
24 / 146
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Během posledního roku došlo na poli umělé inteligence (AI) k výraznému posunu. Zejména rozvoj generativních konverzačních nástrojů (např. ChatGPT, The new Bing, Bard) a generátorů obrázků (např. Midjourney, DALL-E, Deeply Vision) vzbudil značnou pozornost i v akademickém prostředí. Kurz Vybrané otázky umělé inteligence si klade za cíl tento vývoj reflektovat a vytvořit na univerzitě takové prostředí, které akademické obci umožní smysluplně začlenit umělou inteligenci do svého fungování a vést o ní informovanou diskusi.
Kurz je koncipován jako série přednášek, které prozkoumávají rozličné aspekty této dynamicky se rozvíjející oblasti. Témata budou pokrývat, mimo jiné, následující oblasti ve vztahu k AI: technická stránka, proměny vzdělávání, právní aspekty, filozofická reflexe, etika AI, využití ve výzkumu, vztah k humanitním vědám a podobně.
1. 27.9. hodina se nekoná
2. 4. 10. Petr Doležel: Umělá inteligence: Současný stav a klíčové aplikace.
3. 11. 10. Barbora Kovářová: AI a autorská práva
4. 18. 10. Petr Hájek: Velké jazykové modely: Proč fungují tak dobře?
5. 25. 10. Laura Candiotto: Ethics of Knowing and Trustworthy AI
6. 1. 11. František Válek: Umělá inteligence v Digital Humanities
7. 8. 11. Vladimír Fišera, Kateřina Mazurová: AI, učení a kritické myšlení
8. 15. 11. Ondřej Krása: Umělá inteligence jako existenční riziko?
9. 22. 11. Petr Doležel: Aplikace umělé inteligence v průmyslu
10. 29. 11. Laura Candiotto: The Extended Self, on the implication of human-AI interactions to selfhood
11. 6. 12. Kateřina Mazurová, Vladimír Fišera: AI prakticky - co můžete dnes využít pro lepší učení
12. 11. 12. (pondělí!) od 13:00 Pavel Kasík: Umělá inteligence mění svět. Jste připraveni se změnit i vy?: Praktické ukázky toho, jak můžeme už dnes zapřáhnout monstrum zvané AI
13. 20. 12. ---
|
Požadavky na studenta
|
povinná docházka nejméně 80 %. Absolvování online kurzu "Elements of AI" (https://www.elementsofai.com/)
|
Obsah
|
-
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Mgr. et Mgr. František Válek ,
-
Přednášející:
doc. Mgr. Ondřej Beran, Ph.D. (100%),
doc. Laura Candiotto, PhD. (100%),
doc. Ing. Petr Doležel, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Miloslav Hub, Ph.D. (100%),
JUDr. Barbora Kovářová (100%),
Mgr. Ondřej Krása, Ph.D. (100%),
Mgr. Kateřina Mazurová (100%),
doc. Mgr. Pavel Panoch, Ph.D. (100%),
Mgr. et Mgr. František Válek (100%),
|
Literatura
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
- |
Vyučovací metody |
-
|
Hodnotící metody |
-
|
|
|
|