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

Vsebina HCAIM

Modeliranje (modul A)

Tehnična usmeritev: Temelj umetne inteligence

Splošna umetna inteligenca

Predavanje: Zgodovinski uvod v modele znanstvenih razlag

Predavanje: Razumevanje podatkov

Raziskovanje podatkov za strojno učenje

Vadnica: Razumevanje podatkov

Predavanje: Analiza raziskovalnih podatkov

Vadnica: Analiza raziskovalnih podatkov

Predavanje: Sklepanje in predvidevanje

Vadnica: Sklepanje in predvidevanje

Osnove strojnega učenja

Predavanje: Vrednotenje modela

Vadnica: Vrednotenje modela

Predavanje: Opremljanje in optimizacija modelov

Praktično: Opremljanje in optimizacija modelov

Teorija odločanja

Predavanje: Teorija odločanja

Vadnica: Teorija odločanja

Predavanje: Omrežja odločanja

Vadnica: Omrežja odločanja

Praktična usmeritev: Modeliranje umetne inteligence

Podatkovna znanost

Predavanje: Postopek analize podatkov

Praktično: Platforme

Predavanje: Priprava in raziskovanje podatkov

Praktično: Priprava in raziskovanje podatkov

Nadzorovano strojno učenje

Predavanje: Linearna regresija

Praktično: Linearna regresija

Predavanje: Drevesa odločanja

Praktično: Drevesa odločanja

Predavanje: SVMS in jedra

Praktično: SVMS in jedra

Predavanje: Nevronske mreže

Nenadzorovano strojno učenje

Predavanje: Nenadzorovano učenje

Praktično: Nenadzorovano učenje

Uporaba ML

Predavanje: Obdelava naravnega jezika

Praktično: Obdelava naravnega jezika

Etična osredotočenost: Temeljna etična načela

Splošna etika

Predavanje: Uvod v umetno inteligenco, osredotočeno na človeka

Etični okviri

Interaktivna seja: Etični okviri

Predavanje: Utilitarizem

Interaktivna seja: Utilitarizem

Predavanje: Etika kreposti

Interaktivna seja: Etika kreposti

Predavanje: Etika dolžnosti

Interaktivna seja: Etika dolžnosti

Predavanje: Teorija pravičnosti

Napredna etika

Predavanje: Teorije socialnih pogodb

Uporabna etika

Predavanje: Oblikovanje, občutljivo na vrednost

Interaktivna seja: Oblikovanje, občutljivo na vrednost

Predavanje: Zasebnost

Predavanje: Etika sistemov za podporo odločanju

Predavanje: Sprejemanje odločitev in (kognitivna) pristranskost

Uvedba (modul B)

Tehnična usmeritev: globoko učenje

Osnove globokega učenja

Vadnica: Osnove globokega učenja

Praktično: Osnove globokega učenja

Optimizacija globokega učenja

Predavanje: Ureditev

Vadnica: Ureditev

Predavanje: Serijska obdelava

Vadnica: Serijska obdelava

Uporaba globokega učenja

Predavanje: Gradbeni računalniški grafi, sodobne arhitekture

Predavanje: Konvolucijske nevronske mreže

Vadnica: Konvolucijske nevronske mreže

Praktično: Konvolucijske nevronske mreže

Predavanje: Ponavljajoče se nevronske mreže

Predavanje: Omrežja transformatorjev

Vadnica: CNN-ji in transformatorji za slike

Predavanje: Okviri strojne in programske opreme za globoko učenje

Izpeljava in izvajanje povratnega širjenja

Predavanje: Izpeljava in uporaba povratnega širjenja

Vadnica: Izpeljava in uporaba povratnega širjenja

Posredniška vozovnica

Predavanje: Širjenje naprej

Vadnica: Širjenje naprej

Uglaševanje hiperparametrov

Predavanje: Uglaševanje hiperparametrov

Vadnica: Uglaševanje hiperparametrov

Praktična usmeritev: Organizacijska umetna inteligenca

MLOps

Predavanje: ML-Ops

Vadnica: ML-Ops

Predavanje: Življenjski cikel ML-Ops

Praktično: Življenjski cikel ML-Ops

Uvajanje umetne inteligence

Vadnica: Arhitektura podatkov

Interaktivna seja: Arhitektura podatkov

Praktično: Tehnologije, ki temeljijo na Hadoop

Kakovost razvoja & amp; uvajanje

Predavanje: CI/CD

Etična osredotočenost: Zaupanja vredna umetna inteligenca

Splošna umetna inteligenca, ki jo je mogoče razložiti

Predavanje: Uvod Splošno Razložljiva umetna inteligenca

Praktično: Vadite z modeli XAI 1

Praktično: Vadite z modeli XAI 2

Zasebnost

Predavanje: Uvod v zasebnost in tveganje

Interaktivna seja: Perspektive v zvezi z zasebnostjo

Praktično: Revizijski okviri za varstvo zasebnosti in podatkov

Predavanje: Zasebnost in strojno učenje

Praktično: Uporaba in ocenjevanje tehnik za ohranjanje zasebnosti

Varnost in robustnost

Predavanje: Varnost in robustnost

Praktično: Uporaba revizijskih okvirov

Praktično: Izboljšanje varnosti in robustnosti ML

Tveganje

Predavanje: Tveganje & amp; Zmanjševanje tveganja

Interaktivna seja: Tveganje & amp; Zmanjševanje tveganja

Praktično: Tveganje & amp; Zmanjševanje tveganja

Vrednotenje (modul C)

Tehnična usmeritev: Prihodnja umetna inteligenca

Uvod

Predavanje: Uvod v ponovni vzpon umetne inteligence in ML

Predavanje: Gostujoče predavanje o prihodnosti umetne inteligence

Odprte težave in izzivi

Predavanje: Gostujoče predavanje o razložljivem strojnem učenju (XAI)

Praktično: Razložljivo strojno učenje (XAI)

Predavanje: Zaupanje, Normativnost in Model Drift

Interaktivna seja: Zaupanje, Normativnost in Model Drift

Interaktivna seja: Zasebnost Ohranjanje strojnega učenja

Predavanje: Posploševanje in umetna splošna inteligenca (AGI)

Napredki v modelih ML s pomočjo objektiva HC. Študija, usmerjena v rezultate

Predavanje: Polnadzorovano in nenadzorovano učenje

Predavanje: Generativni modeli, transformacija globokega učenja in hibridni učni modeli

Predavanje: Teorija Federativnega Učenja (Profiliranje in Personalizacija)

Predavanje: Federativno učenje – napredek in odprti izzivi

Praktično: Federativno učenje – usposabljati modele poglobljenega učenja

Predavanje: Kompresija modela – računalništvo na robu

Praktično: Kompresija modela – računalništvo na robu

Nastajajoče ocene modelov okužb, povezanih z zdravstveno oskrbo – študija, ki temelji na razpravi

Predavanje: Modeli zaupanja in kvantifikacija zaupanja

Filozofska razprava o prihodnji tehnologiji umetne inteligence

Interaktivna seja: Življenje z roboti

Praktična usmeritev: Družbeno odgovorna umetna inteligenca

Področje uporabe družbeno odgovorne umetne inteligence

Predavanje: Pozitivni in negativni zunanji učinki

Družbena odgovornost podjetij (ISO 26000) – Pri uporabi sistema za okužbe, povezane z zdravstveno oskrbo

Predavanje: Poštene operativne prakse – zaposlovanje na področju umetne inteligence in zlorabe pri spremljanju umetne inteligence

Interaktivna seja: Odločanje na podlagi umetne inteligence – zaposlovanje in spodbujanje

Interaktivna seja: Odločanje na podlagi spremljanja umetne inteligence

Interaktivna seja: Človekovo posredovanje pri nedoslednih in/ali dobrih odločitvah umetne inteligence

Interaktivna seja: Prenos nadzora naprej in nazaj med človekom in umetno inteligenco

Interaktivna seja: Psihološki vidiki pri delu z umetno inteligenco - stres, tesnoba, depresija

Predavanje: Vprašanja potrošnikov – filtrirni mehurčki, shranjevanje podatkov, spremljanje umetne inteligence, poštene prakse

Interaktivna seja: Vprašanja potrošnikov – filtrirni mehurčki, shranjevanje podatkov, spremljanje umetne inteligence, poštene prakse

Interaktivna seja: – Razvoj skupnosti – ocena družbenega učinka pred začetkom dela na projektu umetne inteligence

Socialno-pravni vidiki umetne inteligence

Interaktivna seja: Kdo je odgovoren? – Odgovornost za izdelke, težave z avtorskimi pravicami

AI za vse

Predavanje: Gospodarske vrzeli – digitalni razkorak

Interaktivna seja: Gospodarske vrzeli – digitalni razkorak po kategorijah: Geografsko, tehnično, finančno in politično

interaktivna-seja-kako-ai-vpliva-človek-vedenje-npr-mobilnost-pozitivno-in-negativno

Interaktivna seja: Vpliv na okolje – ogljični odtis

Interaktivna seja: Vpliv na izobraževanje – odločanje o samodejni umetni inteligenci

Interaktivna seja: Filtrirni mehurček – politični, korporativni in geografski

Interaktivna seja: Vojna, ki jo poganja umetna inteligenca, in mednarodni mir

Etična osredotočenost: Skladnost, zakonitost, človečnost

EU in mednarodna zakonodaja/okviri o podatkih, umetni inteligenci, človekovih pravicah in enakosti

Predavanje: Pregled etičnih, strokovnih in pravnih vidikov uporabe okužb, povezanih z zdravstveno oskrbo

Interaktivna seja: Etični, strokovni in pravni vidiki uporabe okužb, povezanih z zdravstveno oskrbo

Predavanje: Podatki in njihovi izzivi – Splošna uredba EU o varstvu podatkov, US COPPA, HIPPA

Predavanje: Podatki in z njimi povezani izzivi – predpisi o podatkih, pridobivanje podatkov in napovedi v zvezi z okužbami, povezanimi z zdravstveno oskrbo

Interaktivna seja: Podatki in njihovi izzivi. Kako GDPR vpliva na rešitve umetne inteligence

Predavanje: Zakonodaja EU o človekovih pravicah

Interaktivna seja: Zakonodaja EU o človekovih pravicah – študija primera

Predavanje: Predlog uredbe EU o aplikacijah v zvezi z okužbami, povezanimi z zdravstveno oskrbo

Interaktivna seja: Predlog uredbe EU o umetni inteligenci – študija primera

Praktično: Učinkovitost predloga uredbe EU o umetni inteligenci

Predavanje: Prednosti In Omejitve Obstoječih Zakonov Globlji Potop

Upravljanje podatkov, revizija in ocenjevanje

Predavanje: Varnost in skladnost podatkov, podatkovna linija in upravljanje

Predavanje: Upravljanje in vodenje, ključni deležniki in upravljanje osebnih podatkov

Praktično: Skupne vloge in prehajanje med upravljanjem podatkov in skupinami za umetno inteligenco

Praktično: Preučite podatkovno linijo, izzive in potencialni vpliv skupin za umetno inteligenco

Stopnjevanje (modul D)

Etična osredotočenost: Temeljna etična načela

Etična osredotočenost: Raziskave v praksi

Interaktivna seja: Etika v raziskovanju

Interaktivno: Kvalitativne metode pri zbiranju podatkov

Predavanje: Izvajanje pregleda literature

Predavanje: Kritično pregledovanje virov

Predavanje: Raziskovalna zasnova

Predavanje: Pisanje raziskovalnih predlogov

Vadnica: Portfelj za raziskave

Vadnica: Pisanje znanstvenoraziskovalnega članka/dela

Vadnica: Vodenje projektov

Praktično: Predstavitev statističnih podatkov