[glavni indeks][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

HCAIM Sadržaj

Modeliranje (Modul A)

Tehnička usmjerenost: Temelj umjetne inteligencije

Opća umjetna inteligencija

Predavanje: Povijesni uvod u modele znanstvenog objašnjenja

Predavanje: Razumijevanje podataka

Istraživanje podataka za strojno učenje

Vodič: Razumijevanje podataka

Predavanje: Analiza istraživačkih podataka

Vodič: Analiza istraživačkih podataka

Predavanje: Zaključivanje i predviđanje

Vodič: Zaključivanje i predviđanje

Osnove strojnog učenja

Predavanje: Ocjena modela

Vodič: Ocjena modela

Predavanje: Ugradnja i optimizacija modela

Praktično: Ugradnja i optimizacija modela

Teorija odluke

Predavanje: Teorija odluke

Vodič: Teorija odluke

Predavanje: Mreže za donošenje odluka

Vodič: Mreže za donošenje odluka

Praktično usmjerenje: Modeliranje umjetne inteligencije

Znanost o podacima

Predavanje: Proces analize podataka

Praktično: Platforme

Predavanje: Priprema i istraživanje podataka

Praktično: Priprema i istraživanje podataka

Nadzirano strojno učenje

Predavanje: Linearna regresija

Praktično: Linearna regresija

Predavanje: Stabla odlučivanja

Praktično: Stabla odlučivanja

Predavanje: SVMS i jezgre

Praktično: SVMS i jezgre

Predavanje: Neuronske mreže

Strojno učenje bez nadzora

Predavanje: Nenadzirano učenje

Praktično: Nenadzirano učenje

Primjene ML-a

Predavanje: Obrada prirodnog jezika

Praktično: Obrada prirodnog jezika

Etički fokus: Temeljna etička načela

Opća etika

Predavanje: Uvod u umjetnu inteligenciju usmjerenu na čovjeka

Etički okviri

Interaktivna sjednica: Etički okviri

Predavanje: Utilitarizam

Interaktivna sjednica: Utilitarizam

Predavanje: Etika vrlina

Interaktivna sjednica: Etika vrlina

Predavanje: Etika dužnosti

Interaktivna sjednica: Etika dužnosti

Predavanje: Teorija pravde

Napredna etika

Predavanje: Teorije društvenog ugovora

Primijenjena etika

Predavanje: Dizajn osjetljiv na vrijednost

Interaktivna sjednica: Dizajn osjetljiv na vrijednost

Predavanje: Privatnost

Predavanje: Etika sustava za potporu odlučivanju

Predavanje: Donošenje odluka i (kognitivne) pristranosti

Uvođenje (modul B)

Tehnička usmjerenost: duboko učenje

Osnove dubokog učenja

Vodič: Osnove dubokog učenja

Praktično: Osnove dubokog učenja

Optimiziranje dubokog učenja

Predavanje: Propisi

Vodič: Propisi

Predavanje: Obrada serije

Vodič: Obrada serije

Primjena dubokog učenja

Predavanje: Izgradnja računalnih grafova, moderne arhitekture

Predavanje: Konvolucijske neuronske mreže

Vodič: Konvolucijske neuronske mreže

Praktično: Konvolucijske neuronske mreže

Predavanje: Rekurentne neuronske mreže

Predavanje: Transformatorske mreže

Vodič: CNN-ovi i transformatori za slike

Predavanje: Hardverski i softverski okviri za duboko učenje

Izvođenje i implementacija backpropagacije

Predavanje: Izvođenje i primjena backpropagacije

Vodič: Izvođenje i primjena backpropagacije

Proslijedi propusnicu

Predavanje: Promidžba prema naprijed

Vodič: Promidžba prema naprijed

Ugađanje hiperparametra

Predavanje: Ugađanje hiperparametra

Vodič: Ugađanje hiperparametra

Praktično usmjerenje: Organizacijska umjetna inteligencija

MLOps

Predavanje: ML-Ops

Vodič: ML-Ops

Predavanje: Životni ciklus ML-Ops-a

Praktično: Životni ciklus ML-Ops-a

Uvođenje umjetne inteligencije

Vodič: Arhitektura podataka

Interaktivna sjednica: Arhitektura podataka

Praktično: Tehnologije temeljene na Hadoop-u

Kvaliteta razvoja & Uvođenje

Predavanje: CI/CD

Etički fokus: Pouzdana umjetna inteligencija

Opća objašnjiva umjetna inteligencija

Predavanje: Uvod Opća objašnjiva umjetna inteligencija

Praktično: Vježbajte s XAI modelima 1

Praktično: Vježbajte s XAI modelima 2

Privatnost

Predavanje: Uvod u privatnost i rizik

Interaktivna sjednica: Perspektive u području privatnosti

Praktično: Revizijski okviri za zaštitu privatnosti i podataka

Predavanje: Privatnost i strojno učenje

Praktično: Primjena i evaluacija tehnika očuvanja privatnosti

Sigurnost i robusnost

Predavanje: Sigurnost i robusnost

Praktično: Primjena revizijskih okvira

Praktično: Poboljšanje sigurnosti i otpornosti pranja novca

Rizik

Predavanje: Rizik & amp; Smanjenje rizika

Interaktivna sjednica: Rizik & amp; Smanjenje rizika

Praktično: Rizik & amp; Smanjenje rizika

Evaluacija (Modul C)

Tehnička usmjerenost: Buduća umjetna inteligencija

Uvod

Predavanje: Uvod u ponovnu pojavu umjetne inteligencije i pranja novca

Predavanje: Gostujuće predavanje o budućnosti umjetne inteligencije

Otvoreni problemi i izazovi

Predavanje: Gost predavač na Objašnjenje strojnog učenja (XAI)

Praktično: Objašnjenje strojnog učenja (XAI)

Predavanje: Povjerenje, normativnost i drift modela

Interaktivna sjednica: Povjerenje, normativnost i drift modela

Interaktivna sjednica: Privatnost Očuvanje Strojno učenje

Predavanje: Mogućnost generalizacije i umjetna opća inteligencija (AGI)

Napredak u ML modelima kroz HC objektiv. Studija usmjerena na rezultate

Predavanje: Polu-nadzirano i nenadzirano učenje

Predavanje: Generativni modeli, transformacija dubokog učenja i hibridni modeli učenja

Predavanje: Teorija saveznog učenja (profiliranje i personalizacija)

Predavanje: Federated Learning – Advances and Open Challenges (Savezno učenje – napredak i otvoreni izazovi)

Praktično: Federated Learning – Train deep models (Savezno učenje – duboki modeli za vlakove)

Predavanje: Kompresija modela – računalstvo na rubu

Praktično: Kompresija modela – računalstvo na rubu

Emerging Evaluations for HCAI Models – Discussion-Based Study (Evaluacije u nastajanju za modele HCAI-ja – studija utemeljena na raspravi)

Predavanje: Modeli povjerenja i kvantifikacija povjerenja

Filozofska rasprava o budućim tehnologijama umjetne inteligencije

Interaktivna sjednica: Živjeti s robotima

Praktično usmjerenje: Društveno odgovorna umjetna inteligencija

Područje primjene društveno odgovorne umjetne inteligencije

Predavanje: Pozitivni i negativni vanjski učinci

Društveno odgovorno poslovanje (ISO 26000) – Pri korištenju HCAI sustava

Predavanje: Fair Operating Practices – AI Recruitment and Malpractices of AI Monitoring (Poštene operativne prakse – Zapošljavanje u području umjetne inteligencije i nepoštene prakse praćenja umjetne inteligencije)

Interaktivna sjednica: Donošenje odluka na temelju umjetne inteligencije – zapošljavanje i promicanje

Interaktivna sjednica: Donošenje odluka na temelju praćenja umjetne inteligencije

Interaktivna sjednica: Ljudska intervencija na nedosljedne i/ili dobre odluke o umjetnoj inteligenciji

Interaktivna sjednica: Prijenos kontrole natrag i naprijed između čovjeka i AI

Interaktivna sjednica: Psihološki aspekti rada s umjetnom inteligencijom - stres, anksioznost, depresija

Predavanje: Potrošačka pitanja – mjehurići filtriranja, pohrana podataka, praćenje umjetne inteligencije, poštene prakse

Interaktivna sjednica: Potrošačka pitanja – mjehurići filtriranja, pohrana podataka, praćenje umjetne inteligencije, poštene prakse

Interaktivna sjednica: – Razvoj zajednice – Društvena procjena učinka prije rada na projektu umjetne inteligencije

Društveno-pravni aspekti umjetne inteligencije

Interaktivna sjednica: Tko je odgovoran? – Odgovornost za proizvode, problemi s autorskim pravima

Umjetna inteligencija za sve

Predavanje: Gospodarski nedostaci – digitalna podjela

Interaktivna sjednica: Gospodarski nedostaci – digitalna podjela u kategorijama: Geografski, tehnički, financijski i politički

interaktivno-sesija-kako-ai-utječe-ljudsko-ponašanje-npr-mobilnost-pozitivno-i-negativno

Interaktivna sjednica: Utjecaj na okoliš – ugljični otisak

Interaktivna sjednica: Utjecaj na obrazovanje – donošenje odluka o automatskoj umjetnoj inteligenciji

Interaktivna sjednica: Filter Bubble – politički, korporativni i zemljopisni

Interaktivna sjednica: Umjetnom inteligencijom potaknuto ratovanje i međunarodni mir

Etički fokus: Usklađenost, zakonitost, humanost

EU i međunarodno zakonodavstvo/okviri o podacima, umjetnoj inteligenciji, ljudskim pravima i jednakosti

Predavanje: Pregled etičkih, profesionalnih i pravnih aspekata HCAI aplikacija

Interaktivna sjednica: Etički, profesionalni i pravni aspekti HCAI aplikacija

Predavanje: Podaci i izazovi – Opća uredba o zaštiti podataka EU-a, COPPA SAD-a, HIPPA

Predavanje: Podaci i njihovi izazovi – uredbe o podacima, prikupljanje podataka i budući HCAI

Interaktivna sjednica: Podaci i njihovi izazovi. Kako GDPR utječe na AI rješenja

Predavanje: Zakonodavstvo EU-a o ljudskim pravima

Interaktivna sjednica: Zakonodavstvo EU-a o ljudskim pravima – studija slučaja

Predavanje: Prijedlog uredbe EU-a o zahtjevima za HCAI

Interaktivna sjednica: Prijedlog uredbe EU-a o umjetnoj inteligenciji – studija slučaja

Praktično: Djelotvoran prijedlog uredbe EU-a o umjetnoj inteligenciji

Predavanje: Snage i ograničenja postojećih zakona dublji zaron

Upravljanje podacima, revizija i procjena

Predavanje: Sigurnost i usklađenost podataka, linija podataka i upravljanje

Predavanje: Upravljanje i nadzor, ključni dionici i upravljanje osobnim podacima

Praktično: Zajedničke uloge i prijelazi između upravljanja podacima i AI timova

Praktično: Istražiti lozu podataka, izazove i potencijalni utjecaj AI timova

Diplomski studij (Modul D)

Etički fokus: Temeljna etička načela

Etički fokus: Istraživanje u praksi

Interaktivna sjednica: Etika u istraživanju

Interaktivna: Kvalitativne metode u prikupljanju podataka

Predavanje: Provođenje pregleda literature

Predavanje: Kritički osvrt na izvore

Predavanje: Dizajn istraživanja

Predavanje: Pisanje prijedloga istraživanja

Vodič: Portfelj istraživanja

Vodič: Pisanje znanstveno-istraživačkog rada/rada

Vodič: Upravljanje projektima

Praktično: Prikaz statističkih podataka