Umělá inteligence pro humanitní a společenské vědy

Sylabus

Výuka probíhá jako demonstrace metod umělé inteligence na názorném řešení záměrně různorodých praktických úloh, jako jsou např. automatické rozpoznávání autorství, rodného jazyka, určování doby vzniku textu, předpovídání úspěšnosti reklamních kampaní, analýza textů ze sociálních sítí, marketingová analýza nákupních košíků, analýza a vizualizace sítě odkazů nebo podobnosti obrázků a různé problémy z oblasti psychometrie. Studenti jsou vedeni k samostatné analýze datových zdrojů s humanitním nebo společenskovědním obsahem a získávají znalosti potřebné k využívání metod umělé inteligence implementovaných v softwarovém prostředí R. Přitom jsou probírána zejména následující témata:

Část I – Předehra k metodám umělé inteligence

Obecné technologické principy umělé inteligence a statistického strojového učení

Historický přehled vývoje umělé inteligence z technologického a uživatelského pohledu

Statistická analýza dat

Dostupné technologie pro zpracování textových dat

Nástroje z balíčku tidyverse v prostředí R

Část II – Klasické metody statistického strojové učení

Princip učení z příkladů, klasifikace a regrese

Použití a parametrizace vybraných učících algoritmů

Shluková analýza

Vyhodnocování experimentů

Část III – Hluboké učení v neuronových sítích

Architektury neuronových sítí

Reprezentace textových dat pomocí tzv. embeddings

Trénování neuronových sítí

Anotace

Umělá inteligence je velmi aktuálním a sílícím trendem pronikajícím do nejrůznějších oblastí života i většiny vědních oborů, včetně humanitních a společenskovědních. Tímto kurzem reagujeme na rostoucí význam rychle se uplatňujících počítačových technologií a srozumitelnou formou představujeme technologické základy umělé inteligence.

Kurz je určen především studentům humanitních a společenskovědních oborů, a to na jakémkoliv stupni (Bc/Mgr/PhD).