Czego się nauczysz
- poznanie historii sztucznej inteligencji
- zapoznanie się z najważniejszymi pojęciami dotyczącymi sztucznej inteligencji
Program kursu
- Wprowadznie do sztucznej inteligencji;
- Zarys historyczny
- Najważniejsze fakty
- Najważniejsze daty
Opis kursu
W kursie przedstawiony jest zarys historyczny sztucznej inteligencji jako jednej z najszybciej rozwijających się dziedzin nauki. Poruszone zostały najważniejsze fakty historyczne związane z rozwojem sztucznej inteligencji. Wspomniana jest m.in. słynna Enigma i angielski uczony Alan Turing. Jego badania w czasie II wojny światowej, opierające się na dokonaniach polskich matematyków i kryptologów, doprowadziły do rozszyfrowania niemieckich kodów maszyny szyfrującej Enigma, tworząc coś na kształt pierwszego komputera o mocy 10 do potęgi 114.
W kursie zostały użyte następujące materiały:
- Alan Turing, Archipelag Matematyki, Alan Turing – biografia, YouTube, publikacja 29.06.2017, dostęp 08.10.2019.
- Allen Newell, Mldcmu, AI at Carnegie Mellon University – History (02:16), YouTube, publikacja 15.03.2018, dostęp 08.10.2019.
- BostonDynamics, Atlas, The Next Generation (00:00–00:11), YouTube, publikacja 23.02.2016, dostęp 08.10.2019.
- Dartmouth, Dartmouth Visited (1956) (11:20–12:34), YouTube, publikacja 08.02.2012, dostęp 08.10.2019.
- Deep Blue, Peter Morgan/Reuters, Garry Kasparov faced off against Deep Blue, Obraz cyfrowy, publikacja 05.01.2018, dostęp 08.10.2019.
- Eliza, Obraz cyfrowy, dostęp 08.10.2019.
- Emma Goldman, Before Siri and Alexa, there was ELIZA (00:10–00:32), YouTube, publikacja 29.09.2017, dostęp 08.10.2019.
- Eustake, Deep Blue beat G. Kasparov in 1997 (00:25–00:36), YouTube, publikacja 13.05.2007, dostęp 08.10.2019.
- Logic Motion Graphics, A5 Pure Imagination | Motion Graphics (00:04–00:26), YouTube, publikacja 17.04.2017, dostęp 08.10.2019.
- John McCarthy, Chuck Painter, John McCarthy, professor of computer science in the artificial intelligence lab at Stanford in 1974, Obraz cyfrowy, publikacja 25.10.2011, dostęp 08.10.2019.
- Mldcmu, AI at Carnegie Mellon University – History (00:00–00:44, 02:03–02:16), YouTube, publikacja 15.03.2018, dostęp 08.10.2019.
- Nat Geo France, Alan Turing et ENIGMA (00:05–01:50), YouTube, publikacja 06.11.2015, dostęp 08.10.2019.
- Petros Psyllos, Kurs: Wprowadzenie do SI (03:37–04:09), IT Szkoła, dostęp 30.08.2019.
- Sherborne school/AFP/Getty Images, Alan Turing, Obraz cyfrowy, dostęp 08.10.2019.
- Stop Motion Works, Talos Awakens – Jason & the Argonauts 1963 (02:43–03:38), YouTube, publikacja 11.03.2016, dostęp 08.10.2019.
- ThinkingAllowedTV, John McCarthy (1927–2011): Artificial Intelligence (complete) – Thinking Allowed – Jeffrey Mishlove (06:06–06:30), YouTube, publikacja 03.11.2011, dostęp 08.10.2019.
- Waymo, Waymo 360° Experience: A Fully Self-Driving Journey (00:21–00:35), YouTube, publikacja 28.02.2018, dostęp 08.10.2019.
Podobne kursy
Sztuczna inteligencja
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 1. Zarys historyczny
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
W kursie zostały przedstawione najważniejsze wydarzenia dotyczące historii sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 2. Czym jest, a czym nie jest SI
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
W kursie dowiemy się, czym jest, a czym nie jest sztuczna inteligencja.
Sztuczna inteligencja
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 3. Definicja
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
W kursie poznamy definicję sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 4. Zastosowania
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
W kursie dowiemy się, jakie są zastosowania sztucznej inteligencji oraz podsumujemy zdobytą wiedzę.
Sztuczna inteligencja
Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 1. Czy robot może mieć zdolność prawną?
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
W kursie przedstawione zostaną pojęcia zdolności prawnej oraz zdolności do czynności prawnych w odnieszieniu do sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja
Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 2. Osobowość prawna i ochrona danych
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Osobowość prawna i ochrona danych w kontekście SI.
Sztuczna inteligencja
Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 3. Prawa robotów
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs porusza kwestię, która budzi najwięcej emocji – status prawny robotów.
Sztuczna inteligencja
Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 4. Odpowiedzialność za działania
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Odpowiedzialność za działnia SI.
Sztuczna inteligencja
Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 5. Prawa autorskie
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Sztuczna inteligencja a prawa autorskie.
Sztuczna inteligencja
Analiza danych – Moduł 1. Świat big data
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs przybliża zagadnienie big data i ukazuje złożoność procesów przetwarzania i analizy danych.
Sztuczna inteligencja
Analiza danych – Moduł 2. Wydobywanie informacji z danych
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs tłumaczy sposoby pozyskiwania informacji z danych.
Sztuczna inteligencja
Analiza danych – Moduł 3. Rodzaje zmiennych
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs przedstawia rodzaje zmiennych, którymi posługujemy się w analizie danych.
Sztuczna inteligencja
Wizualizacja danych – Moduł 1. Wprowadzenie
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs zapoznaje jego uczestników ze sposobami wizualizacji danych jako skutecznego narzędzia pomagającego w ich analizie.
Sztuczna inteligencja
Wizualizacja danych – Moduł 2. Wizualizacja zmiennych jakościowych
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs dotyczy sposobów wizualizacji zmiennych jakościowych.
Sztuczna inteligencja
Wizualizacja danych – Moduł 3. Wizualizacja zmiennych ilościowych
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs przedstawia sposoby wizualizacji zmiennych ilościowych.
Sztuczna inteligencja
Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 1. Miara pewności
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs jest wprowadzeniem do zagadnień związanych ze statystyką.
Sztuczna inteligencja
Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 2. Jak streścić liczby?
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Moduł drugi kursu „Prawdopodobieństwo i statystyka” odpowiada na pytanie, jak możemy przekształcić dane w kluczowe informacje.
Sztuczna inteligencja
Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 3. Celebryta wśród rozkładów
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs omawia najważniejszy z rozkładów statystycznych – rozkład Gaussa.
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe – Moduł 1. Wprowadzenie
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs objaśnia, czym jest uczenie maszynowe i do czego jest nam ono potrzebne, zawiera również krótki zarys historyczny.
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe – Moduł 2. Dane, cechy i algorytmy
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs wprowadza do zagadnień matematycznych i logicznych, na których bazuje uczenie maszynowe.
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe – Moduł 3. Rodzaje uczenia maszynowego
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs dotyczy trzech głównych technik uczenia maszynowego.
Sztuczna inteligencja
Uczenie nadzorowane – Moduł 1. Regresja
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs przedstawia popularne metody uczenia nadzorowanego: regresję wielokrotną oraz regresję logistyczną.
Sztuczna inteligencja
Uczenie nadzorowane – Moduł 2. Klasyfikacja
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs dotyczy pojęcia klasyfikacji oraz twierdzenia Bayesa.
Sztuczna inteligencja
Uczenie nadzorowane – Moduł 3. Analiza błędów i ocena jakości
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs zapoznaje z narzędziami oceny jakości modelu i analizą błędów w uczeniu nadzorowanym.
Sztuczna inteligencja
Sieci neuronowe – Moduł 1. Wprowadzenie
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs dotyczy historii sieci neuronowych, wyjaśnia pojęcie perceptonu i wskazuje różnice między neuronami biologicznymi a sztucznymi.
Sztuczna inteligencja
Sieci neuronowe – Moduł 2. Działanie sieci neuronowych
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs dotyczy działania sieci neuronowych, ich budowy oraz metod optymalizacji.
Sztuczna inteligencja
Sieci neuronowe – Moduł 3. Uczenie sieci neuronowej
Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
Kurs pozwala na zgłębienie wiedzy na temat struktury sieci neuronowych oraz możliwości ich zastosowania.
Informacje o kursie
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 1. Zarys historyczny
Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele
