Stručná osnova predmetu

1. HISTÓRIA AI A VÝVOJ ODBOROV V AI
Úvod do umelej inteligencie, história, Alan Turing je dôležitá osoba v informatike a umelej inteligencii. Definícia a koncepty AI, význam AI v praxi, budúcnosť AI a niektoré etické aspekty používania AI.
2. TECHNOLÓGIE AI A ICH PRAKTICKÉ VYUŽITIE
Technológie AI: čo sa skrýva za pojmami ako strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka, virtuálna realita, počítačové videnie, evolučný algoritmus, znalostné a expertné systémy atď. Klasifikácia technológií a ich využitie
3. ČO SÚ VEDOMOSTI A ICH VÝZNAM V AI
Vymedzenie pojmov inteligencia a vedomosti. Vymedzenie pojmov dáta, informácie, znalosti, kompetencie v podniku a ich súvislosť so štruktúrovaním v informatike (Beckmannova hierarchia). Nevyhnutnosť znalostí v algoritmoch AI. Hľadanie riešení problémov pomocou heuristiky.
4. RÔZNE POHĽADY NA KLASIFIKÁCIU VEDOMOSTÍ
Klasifikácia vedomostí z rôznych hľadísk. Explicitné vs. tiché znalosti (Nonaka, špirála Takeuchi), Ako externalizovať tiché znalosti. Životný cyklus znalostí v rámci podniku.
5. AKO MÔŽEME IMPLEMENTOVAŤ ZNALOSTI DO POČÍTAČA
Reprezentácia počítačových znalostí (od logiky k reprezentácii založenej na pravidlách; od sémantických sietí k reprezentácii založenej na rámcoch; procedurálna reprezentácia). Práca žiakov na zadaniach.
6. ZNALOSTNÝ SYSTÉM A SYSTÉM ODBORNÍKOV – ARCHITEKTÚRA A PRÁCA
Agent v AI, typy agentov a architektúra agentov založená na znalostiach. Význam deklaratívneho programovania v AI. Definícia a vlastnosti expertných systémov a krátky popis historických expertných systémov.
7. ZÁKLADNÉ PRINCÍPY ZNALOSTI – ZACHYTÁVANIE ZNALOSTÍ
Znalostné inžinierstvo. Význam získavania vedomostí. Osoby zapojené do procesu vývoja (úloha znalostného inžiniera, experta, softvérového inžiniera atď.) Ako rozpoznať znalostné úlohy v rámci podnikových procesov. Práca žiakov na zadaniach.
8. PROCES ZNALOSTNÉHO INŽINIERSTVA A ROZDIEL MEDZI INFORMAČNÝM SYSTÉMOM A EXPERTNÝM SYSTÉMOM
Hlavné fázy vývoja IT a špecifiká vývoja znalostných a expertných systémov. Dva prístupy k vývoju expertného systému (lineárny vs. prírastkový životný cyklus expertného systému). Ako zrušiť komunikačnú priepasť medzi manažérmi, používateľmi a IT vývojármi.
9. EXPERTNÉ SYSTÉMY -MINULOSŤ A BUDÚCNOSŤ V PRAXI
Príklady expertných systémov, motorov obchodných pravidiel a iných aplikácií znalostných systémov v súčasnej AI (vysvetliteľná AI)
10. KOGNITÍVNA VÝPOČTA A UMELÁ INTELIGENTNOSŤ
Definícia kognitívnych inteligentných systémov, ich význam ako nástrojov na spracovanie zložitých informácií, zlepšenie rozhodovania a prispôsobenie sa dynamickým prostrediam. Práca študentov na úlohách týkajúcich sa generatívnej AI a Synthesia
11. PRAKTICKÉ CVIČENIA V REPREZENTÁCII VEDOMOSTÍ
Študenti budú pracovať na praktických cvičeniach zameraných na rôzne prístupy k reprezentácii vedomostí na počítačoch. Navrhnú jednoduché obchodné pravidlá, doménové ontológie. Študenti budú analyzovať reálne prípadové štúdie implementácie umelej inteligencie v rôznych oblastiach (medicína, financie, priemysel, bezpečnosť).
12. PRÍPADOVÉ ŠTÚDIE A ETICKÉ ÚVAHY V AI
Zasadnutie bude zahŕňať diskusie o etických aspektoch AI, ako je zodpovednosť za rozhodnutia riadené AI, zaujatosť v algoritmoch a regulačné rámce v praxi. Študenti sa zapoja do kritickej analýzy a debaty o etických dilemách na konkrétnych príkladoch.
13. AI V OBCHODE A PRIEMYSLE – APLIKÁCIE A VÝZVY
Táto sekcia sa zameria na aplikácie AI v reálnom svete v podnikaní a priemysle a preskúma, ako spoločnosti využívajú AI na automatizáciu, rozhodovanie a inovácie. Kľúčovými témami budú marketing riadený AI, prediktívna analytika, optimalizácia dodávateľského reťazca a automatizácia služieb zákazníkom.