Informacje administracyjne
| Tytuł | Wprowadzenie do odrodzenia AI i ML |
| Czas trwania | 45-60 |
| Moduł | C |
| Rodzaj lekcji | Wykład |
| Skupienie | Techniczne – Przyszła sztuczna inteligencja |
| Temat | Wprowadzenie |
Słowa kluczowe
Test Turinga, Narodziny AI, Odrodzenie SI, definicja AI,
Cele w zakresie uczenia się
- Zrozumienie pojawienia się AI
- Znajomość wydarzeń prowadzących do zimy AI
- Raionale kluczowe czynniki odpowiedzialne za odrodzenie SI
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
- Wykład: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji skoncentrowanej na człowieku
- Wykład: Wnioskowanie i przewidywanie
- Wykład: Drzewa decyzyjne
- Wykład: Sieci neuronowe
- Wykład: Podstawy głębokiego uczenia się
- Wykład: Splotowe sieci neuronowe
- Wykład: Sieci transformatorowe
- Wykład: Wprowadzenie Ogólne wyjaśnienie AI
Obowiązkowe dla studentów
- Koncepcje uczenia maszynowego
- Koncepcje głębokiego uczenia się
Opcjonalne dla studentów
Brak.
Referencje i tło dla studentów
Brak.
Zalecane dla nauczycieli
Brak.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
Celem tego wykładu jest dostarczenie studentom krótkiej historii AI i wydarzeń/rozwojów, które doprowadziły do eksplozji zastosowań AI i bieżącej fali badań nad AI, inwestycji i apelu o regulację AI. Powinna ona stworzyć grunt dla bardziej dogłębnych badań nad zaawansowanymi koncepcjami sztucznej inteligencji, zmianami technologicznymi i regulacyjnymi, które będą kształtować przyszłą sztuczną inteligencję. Wykład powinien:
- Przedstawiamy chronologiczną linię czasową rozwoju sztucznej inteligencji od przeszłości do chwili obecnej
- Użyj przykładów w świecie rzeczywistym, aby zilustrować punkty orientacyjne AI w czasie
- Skupienie się na wpływie i kierunku badań nad sztuczną inteligencją prowadzących do obecnej fali zastosowań AI
- Zwrócić szczególną uwagę na niedawną eksplozję sztucznej inteligencji, jej wszechobecny charakter i potrzebę skupienia się na rozważaniach etycznych.
Zarys
| Czas trwania | Opis | Koncepcje | Działalność | Materiał |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Narodziny AI: śledzenie pierwszych pojęć AI | AI w mitologii greckiej, automotony, wczesna science fiction, 3 prawa robotyki (Asimov), pytania napędzające sztuczną inteligencję, kategoryzacja AI | Sesja wykładowa i przykłady | Materiały do wykładów |
| 5 min. | Wydarzenia i wydarzenia prowadzące do pierwszej zimy AI | Logika formalna i sztuczna inteligencja, myślące maszyny, test turingu, wczesne historie sukcesu (program Arthur Samuel warcaby 1955), wczesne tłumaczenie maszynowe, letni projekt Dartmouth (1956), perceptron Rosenblatta (1957), upadek związku (Minsky & Papert 1969), raport Lighthill (1973) | Sesja wykładowa i przykłady | Materiały do wykładów |
| 5 min. | Wydarzenia i wydarzenia prowadzące do drugiej zimy AI | Systemy eksperckie (DENDRAL, MYCIN 1972), japoński projekt piątej generacji (1982), Backpropagation (1986), wczesne rozpoznawanie postaci (LeNet-1 1989), komercjalizacja sztucznej inteligencji, ograniczenia systemów eksperckich, powolny postęp w rozwoju sieci nerwowych (Support Vector, Bayesian style methods) | Sesja wykładowa i przykłady | Materiały do wykładów |
| 10 min | Duże zbiory danych: jak gromadzenie dużych zbiorów danych wpłynęło na sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe | WEB 2.0 i eksplozja danych, wąskie gardło wiedzy (Halevy et al. 2009), rozwój mediów społecznościowych (dane częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane), urządzenia mobilne i dane dotyczące zdrowia, urządzenia z dostępem do Internetu oparte na czujnikach (IOT), wyścig w celu uzyskania znaczących danych | Sesja wykładowa i przykłady | Materiały do wykładów |
| 10 min | Odrodzenie SI: w jaki sposób dane i moc obliczeniowa doprowadziły do powstania nowej fali wszechobecnej sztucznej inteligencji i wezwania do regulacji | Obliczenia oparte na GPU (CUDA 2012), wzrost liczby asystentów osobistych (Google, Apple, Amazon, Microsoft), AlexNet (ImageNet 2012), Google Brain (2012), Tensor Processing Units (2016), AlphaGo & AlphaFold (2016, 2020), samochody autonomiczne Waymo (2020), EU AI Act (2021) | Sesja wykładowa i przykłady | Materiały do wykładów |
| 5 min. | Wnioski, pytania i odpowiedzi | Podsumowanie | Wnioski | Materiały do wykładów |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.