Kratki interaktivni susreti za jasnije razlikovanje automatizacije, strojnog učenja, dubokog učenja i generativne UI.
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.
Razlikovanje automatizacije, simboličke UI, strojnog i dubokog učenja, generativne UI i obrade prirodnog jezika.
Vizualni uvod u modele kroz točke: crtanje regresijskog pravca, pomicanje središta i promatranje metode K-sredina.
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.
Pet kratkih interaktiva: poslovni primjeri strojnog učenja, Waldovi avioni za pristranost preživjelih, kreditna procjena s mjerom nerazmjernog učinka, paradoks točnosti i povratna petlja.
Interaktivni uvod u najbližeg susjeda, Euklidsku, Manhattan i Chebyshev udaljenost, matricu distance, preporuke i problem skaliranja atributa.
Tablični laboratorij u kojem studenti dodaju kandidate i atribute, definiraju idealni profil te uspoređuju Euklidsku i Chebyshev udaljenost.
Isprobaj pipeline uživo u pregledniku — tokenizacija, mala slova, stop-riječi, stemming i frekvencije — uz kratki kviz i poveznice na prave Hugging Face modele za hrvatski.
Pomiči, pokreni i klikni: nađi najbolji pravac regresije, gledaj kako k-means uživo pronalazi grupe (i zašto je normiranje važno) te prati put kroz stablo odlučivanja na Titanicu — uz kratki kviz.
Igraj se jednim neuronom, treniraj malu mrežu korak po korak da vidiš backpropagation, pa pomiči prag i gledaj kako uživo skaču accuracy, precision, recall, F1 i ROC — plus regresijske metrike i kratki kviz.
Povuci „upitno vino” i otkrij zašto standardiziramo, zavrti PCA-os u lovu na kut s najviše informacija, gledaj kako k-Means bez oznaka pogodi prave vrste vina ~95%, pa na banci poredaj 5 modela po metrici i razotkrij zamku „duration” (curenje podataka).
Pomiči faktore usvajanja i otkrij zašto dobra tehnologija propada, biraj definiciju churna i razotkrij curenje podataka, uključuj varijable i gledaj kako proxy pristranost preživi brisanje spola i dobi, te postavi zonu upućivanja u kojoj AI pomaže liječniku, ali ne odlučuje sam — uz rizike, sektore i igru „tko mora sudjelovati”.