4IT534 — Aplikované hluboké učení a umělá inteligence

O předmětu

Tento kurz poskytuje studentům ucelené porozumění hlubokému učení a umělé inteligenci, které zahrnuje jak technickou, tak i byznys a lidskou perspektivu. Vyvážením těchto perspektiv budou studenti lépe vybaveni pro aplikaci hlubokého učení na reálné byznys problémy a budou připraveni se informovaně rozhodovat o návrhu a vývoji řešení založených na umělé inteligenci.

Co se naučíš

Po úspěšném absolvování předmětu budou studenti schopni: - objasnit roli hlubokého učení v případech užití, jako například detekce podvodů, detekce opotřebení, kontrola kvality, predikce poptávky nebo doporučování obsahu, a vybrat související úlohy hlubokého učení, jako například detekce objektů v obraze a videu, segmentace obrazu, rozpoznání emocí, převod řeči na text nebo klasifikace zvuku a textu - vybrat vhodné architektury hlubokého učení pro jednotlivé případy užití - interpretovat metriky hlubokého učení a navrhnout proces učení - navrhnout řešení postavené na umělé inteligenci s ohledem na technickou, byznys a lidskou perspektivu - natrénovat a vyhodnotit model pomocí hlubokého učení - vysvětlit roli přístupů zaměřených na člověka ve vývoji umělé inteligence - posoudit přínosy a náklady na řešení postavené na umělé inteligenci - zhodnotit dodržení pravidel a etických zásad řešení postavené na umělé inteligenci - popsat princip a vyjmenovat příklady inteligentní automatizace

Obsah předmětu

• Koncepty, úlohy a architektury hlubokého učení a umělé inteligence - Případy užití hlubokého učení - Příprava a zpracování různých typů dat (obraz, řeč, psaný jazyk, prostorová a senzorová data) - Trénink modelů pomocí hlubokého učení v jazyce Python - Hodnocení výkonu a optimalizace hlubokého učení - Byznys perspektivy řešení umělé inteligence - Inteligentní automatizace - Přístupy zaměřené na člověka při vývoji umělé inteligence

Literatura

Základní:

Jak uspět v předmětu

Doporučená příprava:

• Pravidelná příprava během semestru místo drcení na zkoušku
• Přednáškové slidy a materiály dostupné přes Moodle VŠE (dl.vse.cz)
• Stará zkouška / typové otázky — zeptej se cvičícího nebo hledej na InSIS
• Studijní skupiny a sdílení poznámek

• Přečti si sylabus — co je povinná vs. doporučená literatura
• Podmínky zápočtu (zápočtové testy, projekty, docházka)
• Termíny zkoušek zapisovat včas — kapacita bývá omezená

Doporučené zdroje

• Sylabus na InSIS — osnova, literatura, garant
• Moodle VŠE — prezentace a studijní materiály
• Knihovna VŠE — přístup k e-knihám a databázím
• SIS VŠE — výsledky zkoušek, zkušební termíny