FF:AI002 Building AI - Course Information
AI002 Building AI
Faculty of ArtsSpring 2025
- Extent and Intensity
- 0/0/0. 2 credit(s). Type of Completion: z (credit).
Synchronous online teaching - Teacher(s)
- PhDr. Petr Škyřík, Ph.D. (seminar tutor)
Mgr. Kateřina Švidrnochová (seminar tutor) - Guaranteed by
- PhDr. Petr Škyřík, Ph.D.
Department of Information and Library Studies – Faculty of Arts
Contact Person: Mgr. Alice Lukavská
Supplier department: Department of Information and Library Studies – Faculty of Arts - Prerequisites (in Czech)
- POZOR: Při registraci do kurzu na stránce https://buildingai.elementsofai.com/ je potřeba použít váš školní e-mail, jen podle jeho domény může být pravidelně generován seznam absolventů.
- 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 150 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 0/150, only registered: 0/150, only registered with preference (fields directly associated with the programme): 0/150 - fields of study / plans the course is directly associated with
- Information Services Design (programme FF, B-DIS_)
- Information studies and librarianship (programme FF, B-ISK_) (5)
- Information and Library Studies (programme FF, N-ISK_) (5)
- Course objectives (in Czech)
- Ve spolupráci s prg.ai realizujeme mezinárodní online kurz, který studující seznamuje s umělou inteligenci. Navazující kurz na AI001 Elements of AI z dílny Helsinské univerzity a MinnaLearn ve třech úrovních obtížnosti: beginner, intermediate, advanced. Kurz se zaměřuje na praktické využití AI a klade důraz na kritické myšlení. Po absolvování budete schopni vytvořit a prezentovat vlastní AI projekt.
Předmět se zaměřuje na tyto oblasti:
Úvod do AI: Pochopení základních principů a historie umělé inteligence. Různé typy AI: slabá vs. silná AI.
Strojové učení: Základy strojového učení, supervizované a nesupervizované učení. Algoritmy: lineární regresi, klasifikace, clustering.
Hluboké učení: Základy neuronových sítí a hlubokých neuronových sítí. Aplikace hlubokého učení: rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka.
Praktické aplikace: Vývoj a nasazení AI modelů. Práce s daty, předzpracování dat a výběr rysů.
Etické a společenské aspekty: Etické otázky a společenský dopad AI. Odpovědné používání AI technologií.
Projektové úkoly: Reálné projekty a praktické úkoly, které ti umožní aplikovat naučené koncepty. - Syllabus (in Czech)
- Building AI is a flexible online course for anyone who wants to learn about the practical methods that make artificial intelligence a reality. You will get a solid introduction to for example machine learning and neural networks, and you will learn where and how AI methods are applied in real life. It is easy to move freely between the three difficulty levels, from multiple choice exercises to programming with Python – depending on whether you know programming or not. As a result of this course, you will be able to craft your own AI idea and present it to the community. This course is divided into following chapters:
- 1.Getting started with AI
- 2.Dealing with uncertainty
- 3.Machine learning
- 4.Neural networks
- 5. Conclusion
- Assessment methods (in Czech)
- Abyste samotný kurz úspěšně absolvovali, musíte splnit alespoň 19 cvičení (z celkového počtu 21) a 50 % z nich zodpovědět správně. Každé cvičení má tři možnosti obtížnosti (pro začátečníky, mírně pokročilé a pokročilé). Za splnění cvičení se počítá splnění kterékoliv z těchto úrovní. Úkoly pro středně pokročilé a pokročilé vyžadují programování. Pokud splníte dostatečný počet cvičení pro středně pokročilé nebo pokročilé, bude to uvedeno na vašem certifikátu o absolvování.
Na konci semestru je nutné pro úspěšné hodnocení vyplnit reflektivní dotazník. - Language of instruction
- English
- Further comments (probably available only in Czech)
- The course is taught each semester.
General note: Kurz je v angličtině dostupný online na https://buildingai.elementsofai.com/, studenti na něm pracují samostatně dle svých možností.
Information on the extent and intensity of the course: asynchronní e-learning.
- Enrolment Statistics (Spring 2025, recent)
- Permalink: https://is.muni.cz/course/phil/spring2025/AI002