AI v praxi

Umělá inteligence je momentálně nejrychleji se vyvíjející technologické odvětví na světě – zásadně mění pravidla hry při studiu, při práci i v životě. Schopnost pracovat s AI už tak není pouze zásadní budoucí schopností, ale důležitou dovedností už v současnosti, a to především na trhu práce.

V kurzu se naučíme rozumět základním principům poslední generace AI – velkým jazykovým modelům (LLMs). Půjdeme nad rámec toho, co pro nás může udělat ChatGPT: nejprve prozkoumáme pomocí interaktivních her principy LLM a poté se podíváme na to, jak se píší LLM agenti (užiteční prostředníci mezi tebou a AI modelem) a jaký mohou mít dopad na svět. Dostaneme se až k úvahám o možném budoucím vývoji umělé inteligence k AGI, tj. komplexní obecné umělé inteligenci, která by dokázala myslet napříč oblastmi jako člověk – co by to pro nás i svět znamenalo?

Co se v průběhu kurzu naučíš:

Lekce 1: Základy velkých jazykových modelů a toho, jak mohou modely predikovat slova z tréninkových dat.
Lekce 2: Hry, které ilustrují mechanismus „pozornosti“ vůči textu a jeho součástem. Budeme simulovat model samotný a jeho vrstvy!
Lekce 3: Identifikujeme skutečné problémy, na které se hodí jazykové modely a LLM agenti, a na které se naopak (zatím?) nehodí.
Lekce 4: Vysvětlíme si, co je to prompt engineering a workflow design, tj. jak rozdělit komplexní úkol do jednoduchých kroků.
Lekce 5: Zaexperimentujeme si s jednoduchými programy (možná se špetkou kódování), abychom implementovali LLM agenty.
Lekce 6: Jaké bychom si při využívání velkých jazykových modelů měli klást překážky, ať už etické či praktické (např. bezpečnostní)?

Obsah kurzu přizpůsobíme individuálnímu zájmu studentů a novému vývoji AI, protože co o AI víme dnes, může být zítra neaktuální. Studenti a studentky nepotřebují pro absolvování kurzu žádné předchozí znalosti ani zkušenosti, hodí se jen otevřená mysl a zájem se s technologiemi naučit tak, aby ti přinášely praktický užitek.

Šimon Podhajský

Šimona vždycky fascinovalo myšlení a chování (nejen) lidí, pročež absolvoval kognitivní vědy na Yale College. Poté nasbíral zkušenosti z výzkumu a stavění infrastruktury pro něj v rámci výzkumu neuroekonomie na Yale a neurovědy závislostí (a ML metod) na Stanfordu/SRI. Dnes pracuje jako seniorní AI a datový inženýr. Rád hraje Scrabble i falešný Scrabble (ve kterém se smí hrát jen slova, která neexistují, ale měla by), hraje na kytaru, a poznává nové lidi a jejich příběhy. Angažuje se také v neziskovkách typu Debatování.cz či Czechitas.

Turnus C