|
Vyučující
|
-
Grúz Jiří, Mgr. Ph.D.
-
Kosinová Andrea, Mgr.
|
|
Obsah předmětu
|
Využití AI pro generování a úpravu kódu, základy prompt engineeringu a formulaci efektivních dotazů, základní principy programování (proměnné, podmínky, cykly, funkce), práci s běžnými datovými formáty (CSV, Excel, JSON), získávání dat z online zdrojů, API a webových dotazů, čištění, transformaci a extrakci informací z dat pomocí AI, tvorbu skriptů pro analýzu dat, vizualizaci a interpretaci výsledků, řešení praktických úloh a samostatný projekt.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Přednášení, Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Laborování
|
|
Výstupy z učení
|
Předmět je zaměřen na praktické využití AI při tvorbě programů a zpracování dat bez nutnosti hlubší znalosti programování.
|
|
Předpoklady
|
Vlastní notebook.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Úspěšné absolvování semináře. Písemné přezkoušení.
|
|
Doporučená literatura
|
-
GIUDICI, P. (2003). Applied data mining: statistical methods for business and industry. Chichester.
-
Pelánek, R. (2012). Programátorská cvičebnice: algoritmy v příkladech. Brno.
-
TORGO, L. (2011). Data mining with R: learning with case studies. Boca Raton.
|