SANb2049 Artificial Intelligence in Social Science Research

Faculty of Social Studies
Autumn 2024
Extent and Intensity
1/1/0. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
In-person direct teaching
Teacher(s)
Ing. Zuzana Talašová (lecturer)
Ing. Soňa Enenkelová (assistant)
Guaranteed by
Irena Kašparová, M.A., Ph.D.
Department of Sociology – Faculty of Social Studies
Contact Person: Ing. Zuzana Talašová
Supplier department: Department of Sociology – Faculty of Social Studies
Timetable
Wed 8:00–9:40 U43
Prerequisites (in Czech)
Studenti musí mít k dispozici vlastní osobní počítač.
Doporučuji, aby studenti měli absolvované základní metodologické kurzy, které pokrývají základy vědeckého výzkumu.
Course Enrolment Limitations
The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
The capacity limit for the course is 20 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 16/20, only registered: 0/20, only registered with preference (fields directly associated with the programme): 0/20
fields of study / plans the course is directly associated with
Course objectives (in Czech)
Hlavním cílem tohoto kurzu je poskytnout studentům komplexní porozumění a praktické dovednosti v aplikaci umělé inteligence (AI) v rámci sociálních věd. Kurz je navržen tak, aby studenti nejen získali teoretické znalosti o základních metodách a nástrojích AI používaných ve výzkumu, ale aby také rozvíjeli své schopnosti samostatně aplikovat tyto technologie v praxi na konkrétních výzkumných projektech.
Learning outcomes (in Czech)
Student bude po absolvování předmětu schopen orientovat se v základních praktických aplikacích, které mu pomůžou ve zpracování zadaného výzkumu. Během kurzu bude student seznámen se základními metodami zpracování výzkumu za použití umělé inteligence.
Syllabus (in Czech)
  • 1.Úvod do umělé inteligence v sociálních vědách
  • 2.Etické a metodologické aspekty používání umělé inteligence ve výzkumu
  • 3.Praktické cvičení 1 – výběr tématu
  • 4.Literární rešerše, přístup AI k datům a její aplikovatelnost
  • 5.Praktické cvičení 2 – zpracování literární rešerše k vlastnímu tématu
  • 6.Základní metody zpracování výzkumu s využitím AI (sběr, příprava dat pro analýzu)
  • 7.Čtecí týden
  • 8.Praktické cvičení 3 (dle ind. výzkumu)
  • 9.Analýza dat v R (aplikace s AI)
  • 10.Praktické cvičení 4 (dle ind. výzkumu)
  • 11.Interpretace výsledků
  • 12.Praktické cvičení 5 – vysvětlení algoritmů AI s uvedením silných a slabých stránek ve vlastním projektu
  • 13.Diskuze
Literature
    recommended literature
  • SALGANIK, Matthew J. Bit by bit : social research in the digital age. Princeton: Princeton University Press, 2018, xix, 423. ISBN 9780691196107. info
Teaching methods (in Czech)
Během kurzu budou studenti zpracovávat vlastní výzkumné projekty dle jejich zaměření, ve kterém budou aplikovat naučené metody zpracování pomocí umělé inteligence.
Assessment methods (in Czech)
Aktivní účast na cvičeních, průběžné zpracování úkolů a prezentace výsledků výzkumné práce, výsledný projekt.
Language of instruction
Czech
Further Comments
Study Materials
The course is taught once in two years.
  • Enrolment Statistics (recent)
  • Permalink: https://is.muni.cz/course/fss/autumn2024/SANb2049