Odczaruj sztuczną inteligencję: Fakty, mity i przyszłość AI z Pythonem
1. Wprowadzenie: Co to jest sztuczna inteligencja?
- Krótka definicja sztucznej inteligencji.
- Rozróżnienie między wąską (ANI) a ogólną sztuczną inteligencją (AGI).
- Przykłady zastosowań AI w życiu codziennym (np. rekomendacje, asystenci głosowi).
2. Media a rzeczywistość: Odróżnianie faktów od mitów AI
- Przykłady mitów na temat AI w mediach (np. AI zastąpi wszystkich pracowników, pełna autonomia robotów).
- Granice możliwości współczesnych technologii AI i ich rzeczywiste osiągnięcia.
- Dlaczego AI nie jest tak "magiczna", jak to przedstawiają niektóre narracje medialne.
3. Nowoczesne algorytmy AI i ich praktyczne zastosowania z Pythonem
Transformer models (np. GPT, BERT) i ich zastosowanie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)
- Krótkie wprowadzenie teoretyczne o Transformerach.
- Implementacja w Pythonie: korzystanie z bibliotek takich jak transformers (Hugging Face) do generowania tekstu.
- Demo na żywo: jak stworzyć model do analizy tekstu lub generowania odpowiedzi w dialogu.
Generative Adversarial Networks (GANs) – generowanie obrazów
- Krótkie wprowadzenie do teorii GANs.
- Implementacja GANs w Pythonie przy użyciu bibliotek takich jak TensorFlow lub PyTorch.
- Demo na żywo: generowanie obrazów za pomocą prostego GAN-a.
Uczenie maszynowe z federated learning
- Czym jest federated learning i jak pozwala na trenowanie modeli bez centralnego przechowywania danych.
- Przykład implementacji w Pythonie z użyciem frameworków takich jak PySyft do federated learning.
Reinforcement Learning (uczenie ze wzmocnieniem)
- Podstawy teorii reinforcement learning.
- Implementacja w Pythonie przy użyciu bibliotek takich jak OpenAI Gym i Stable Baselines3.
- Demo na żywo: jak stworzyć prostą symulację agenta uczącego się.
4. Implementacja praktycznych rozwiązań AI w Pythonie: od teorii do kodu
Jak zacząć tworzyć własne projekty AI?
- Przegląd kluczowych narzędzi i bibliotek Pythona (m.in. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Jak wybrać odpowiednią architekturę do problemu (uczenie nadzorowane, nienadzorowane, reinforcement learning).
- Praktyczne porady dotyczące wyboru i trenowania modeli AI.
Narzędzia do tworzenia i trenowania modeli AI w Pythonie
- Korzystanie z Google Colab, Jupyter Notebook, oraz lokalnych narzędzi do trenowania modeli.
- Przegląd popularnych bibliotek (np. Keras, NumPy, Pandas) i jak ich używać w projektach AI.
5. Podsumowanie i Q&A
- Kluczowe wnioski z webinarium: jak AI zmienia świat, jak można ją wdrażać, oraz jakie narzędzia oferuje Python.
- Sesja pytań i odpowiedzi, w której uczestnicy mogą zapytać o konkretne kwestie związane z implementacją AI w Pythonie.
Czy sztuczna inteligencja rzeczywiście zmieni wszystko?
Jakie są jej prawdziwe możliwości, a gdzie kończy się granica medialnych wyobrażeń?
Zapraszamy na webinar, podczas którego rozwiejemy mity, omówimy najnowsze osiągnięcia i przyjrzymy się realnym wyzwaniom związanym z AI. Dowiesz się, czym jest sztuczna inteligencja, jakie miejsce zajmuje w codziennym życiu i jakie obszary biznesu czy technologii obejmuje. Praktyczne zastosowania AI będą prezentowane w Pythonie – idealnym narzędziu dla osób chcących zrozumieć tajniki algorytmów i rozpocząć własne projekty.
Dlaczego warto wziąć udział?
- Dowiesz się, które informacje o AI są prawdziwe, a które zostały wyolbrzymione przez media.
- Nauczysz się implementować nowoczesne algorytmy AI z użyciem bibliotek takich jak Hugging Face, TensorFlow czy PyTorch.
- Sprawdzisz, jak nowoczesne technologie, takie jak GAN-y, reinforcement learning czy federated learning, kształtują rozwój sztucznej inteligencji.
- Dowiesz się, jakie są rzeczywiste zagrożenia związane z AI, w tym etyczne aspekty, kwestie prywatności oraz problemy związane z uprzedzeniami algorytmicznymi.