Dragutin Oreški UI Suputnik · Kolegij
Materijali za nastavu

Vizualni pratitelj kroz pojmove UI.

Kratki interaktivni susreti za jasnije razlikovanje automatizacije, strojnog učenja, dubokog učenja i generativne UI.

Format
Interaktivni susreti
Kolegij
Umjetna inteligencija
Razina
Uvodna
Jezik
Hrvatski
O materijalima

UI Suputnik je mjesto za materijale koji prate susrete iz umjetne inteligencije. Fokus je na pojmovima koji se često miješaju i na pitanjima koja pomažu razvrstati konkretne sustave.

Svaki susret koristi isti ritam: pojam, primjer, granica, odluka. Cilj nije zapamtiti sve nazive, nego razviti osjećaj za razliku između ručno propisanog pravila, modela koji uči iz podataka i sustava koji generira novi sadržaj.

Susreti

01
Susret 01 · Uvod

Uvod i osnovni pojmovi UI

Razlikovanje automatizacije, simboličke UI, strojnog i dubokog učenja, generativne UI i obrade prirodnog jezika.

UI Strojno učenje Duboko učenje Obrada jezika
Otvori →
02
Susret 02 · Vježba

Regresija i klasteriranje

Vizualni uvod u modele kroz točke: crtanje regresijskog pravca, pomicanje središta i promatranje metode K-sredina.

Kreditna procjena Regresija K-sredine ZKP Hugging Face Osobni podaci
Otvori →
03
Susret 03 · Teorija II

Genetski algoritmi, konvolucijske mreže i generativna UI

Tri interaktive: genetski algoritam traži najkraću rutu kroz gradove, konvolucijski alat mijenja sliku po jezgri, a vizualizacija sljedeće jezične jedinice pokazuje kad jezični model "zna" odgovor — i kad halucinira.

Genetski algoritmi TSP Konvolucija Konvolucijske mreže Jezični model Halucinacije
Otvori →
05
Susret 05 · Strojno učenje i pristranost

Modeli uče iz podataka. Pitanje je kojih.

Pet kratkih interaktiva: poslovni primjeri strojnog učenja, Waldovi avioni za pristranost preživjelih, kreditna procjena s mjerom nerazmjernog učinka, paradoks točnosti i povratna petlja.

Strojno učenje Znanost o podacima Duboko učenje Pristranost Preživjeli uzorak Nerazmjeran učinak Neuravnotežene klase Povratna petlja
Otvori →
07
Susret 07 · Nadzirano i nenadzirano učenje

Točke, susjedi i udaljenosti

Interaktivni uvod u najbližeg susjeda, Euklidsku, Manhattan i Chebyshev udaljenost, matricu distance, preporuke i problem skaliranja atributa.

Najbliži susjed Udaljenosti Chebyshev Preporuke Matrica distance Skaliranje
Otvori →
08
Susret 08 · Vježba

Idealni zaposlenik i udaljenost od ideala

Tablični laboratorij u kojem studenti dodaju kandidate i atribute, definiraju idealni profil te uspoređuju Euklidsku i Chebyshev udaljenost.

Kandidati Atributi Euklidska Chebyshev Skaliranje Etika
Otvori →