Administrativne informacije
| Naslov | Uvod u ponovno oživljavanje umjetne inteligencije i ML-a |
| Trajanje | 45 – 60 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Tehnička – buduća umjetna inteligencija |
| Tema | Uvod |
Ključne riječi
Turingov test, Rođenje umjetne inteligencije, Ponovno oživljavanje umjetne inteligencije, definicija umjetne inteligencije,
Ciljevi učenja
- Razumijevanje pojave umjetne inteligencije
- Poznavanje događaja koji vode do zime umjetne inteligencije
- Ključni čimbenici odgovorni za ponovno oživljavanje umjetne inteligencije
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
- Predavanje: Uvod u antropocentričnu umjetnu inteligenciju
- Predavanje: Zaključak i predviđanje
- Predavanje: Stabla odlučivanja
- Predavanje: Neuronske mreže
- Predavanje: Osnove dubokog učenja
- Predavanje: Konvolucijske neuronske mreže
- Predavanje: Transformatorske mreže
- Predavanje: Uvod Opća objašnjiva umjetna inteligencija
Obvezno za studente
- Koncepti strojnog učenja
- Koncepti dubokog učenja
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Preporučeno nastavnicima
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Cilj ovog predavanja je pružiti studentima kratku povijest umjetne inteligencije i događanja/razvoja koji su doveli do eksplozije aplikacija umjetne inteligencije i trenutnog vala istraživanja umjetne inteligencije, ulaganja i poziva na regulaciju umjetne inteligencije. Trebala bi postaviti temelje za temeljitije studije naprednih koncepata umjetne inteligencije, tehnološkog i regulatornog razvoja koji će oblikovati buduću umjetnu inteligenciju. Predavanje bi trebalo:
- Predstaviti kronološki vremenski okvir razvoja umjetne inteligencije od prošlosti do danas
- Upotrijebite primjere iz stvarnog svijeta za ilustraciju znamenitosti umjetne inteligencije tijekom vremena
- Usmjerenost na učinak i smjer istraživanja umjetne inteligencije koji vode do trenutačnog vala primjene umjetne inteligencije
- Obratiti posebnu pozornost na nedavnu eksploziju umjetne inteligencije, njezinu sveprisutnost i potrebu da se usredotoči na etička pitanja
Nacrt
| Trajanje | Opis | Koncepti | Aktivnost | Materijal |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Rođenje umjetne inteligencije: praćenje prvih pojmova umjetne inteligencije | Umjetna inteligencija u grčkoj mitologiji, automotoni, rana znanstvena fantastika, 3 zakona robotike (Asimov), pitanja koja pokreću umjetnu inteligenciju, kategorizacija umjetne inteligencije | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Događanja i razvoj događaja koji vode do prve zime umjetne inteligencije | Formalna logika i umjetna inteligencija, strojevi za razmišljanje, turing test, rane priče o uspjehu (program Arthur Samuel dame iz 1955.), rano strojno prevođenje, ljetni projekt Dartmouth (1956.), Rosenblattov perceptron (1957.), pad povezanosti (Minsky & Papert 1969.), Lighthillovo izvješće (1973.) | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Događanja i razvoj događaja koji vode do druge zime umjetne inteligencije | Stručni sustavi (DENDRAL, MYCIN 1972), japanski projekt pete generacije (1982.), Backpropagation (1986.), rano prepoznavanje znakova (LeNet-1 1989), komercijalizacija umjetne inteligencije, ograničenja stručnih sustava, spor napredak u razvoju neruske mreže (potpora vektor, Bayesian stil metode) | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 10 min | Velike količine podataka: kako je prikupljanje velikih podataka utjecalo na umjetnu inteligenciju i strojno učenje | Web 2.0 i eksplozija podataka, uska grla znanja (Halevy et al. 2009.), rast društvenih medija (polustrukturirani i nestrukturirani podaci), mobilni uređaji i zdravstveni podaci, senzorski uređaji omogućeni internetom (IOT), utrka za izdvajanjem smislenih podataka | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 10 min | Ponovno oživljavanje umjetne inteligencije: kako su podaci i računalna snaga doveli do novog vala sveprisutne umjetne inteligencije i poziva na regulaciju | Izračun temeljen na GPU-u (CUDA 2012.), porast broja osobnih asistenata (Google, Apple, Amazon, Microsoft), AlexNet (ImageNet 2012.), Google Brain (2012.), jedinice za obradu tenzora (2016.), AlphaGo & AlphaFold (2016., 2020.), autonomni automobili Waymo (2020.), Zakon EU-a o umjetnoj inteligenciji (2021.) | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Zaključak, pitanja i odgovori | Sažetak | Zaključci | Materijali za predavanja |
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.