AI DAY

Už v roce 2006 označil datový vědec Clive Humby data za ropu 21. století a datovou analytiku za nový motor lidského pokroku. Skutečnou revoluci ale přinesla umělá inteligence (AI), zejména jazykové modely založené na neuronových sítích.

Poprvé čelíme technologii, která rozumí a tvoří text s lidskou úrovní schopností. AI dnes proniká i do vizuální analýzy, rozpoznávání vzorů a generování obrazových dat – a proměňuje způsob, jak přemýšlíme, tvoříme a rozhodujeme. Stejně jako spalovací motor kdysi ovlivnil průmysl, AI dnes mění veškeré oblasti lidské činnosti.

Přijďte se dozvědět jak a hlavně proč modely umělé inteligence fungují, sdílet možnosti a limity jejich využití (nejen) v akademickém prostředí a v neposlední řadě diskutovat o této zásadní změně a jejích dalekosáhlých důsledcích na náš svět.

Diskutujte v úterý 10. 6. 2025 s odborníky z přírodovědecké fakulty o dopadech AI na vědu, kreativitu i každodenní život. 

Workshop AI day se uskuteční 10. června 2025 v aule přírodovědecké fakulty. Od 9:00-12:00 se koná první blok přednášek (+ diskuze), druhý blok přednášek od 13:00-15:00. Rezervujte si místo včas!

Předběžný program zahrnuje následující přednášky

Tomáš Fürst: Jak fungují umělé neuronové sítě (pohled matematika)

Velké jazykové modely (ChatGPT, DeepSeek, Grok) budí poslední dobou mnoho pozornosti. Vyjadřuje se k nim skoro každý a názory se různí. Jedni jejich nástup vítají a přirovnávají jej k průmyslové revoluci konce 19. století, jiní se jich bojí a s myšlenkou na SkyNet z Terminátora mluví o konci dějin. My se nepřidáme do soutěže v ukvapeném hodnocení umělé inteligence, ale raději se podíváme přesněji a podrobněji na to, jak a proč tyto modely vlastně fungují. Fanoušci matematiky rádi uslyší, že necelých sto let vývoje umělých neuronových sítí velmi elegantním způsobem propojuje několik různých matematických disciplín.  

Jan Konečný: Jak fungují LLM (pohled informatika)  

Velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT dokážou generovat text, odpovídat na otázky i psát kód – ale jak vlastně fungují uvnitř? V této přednášce bude vysvětleno, jak modely pracují s textem, jak probíhá tokenizace, jak funguje attention mechanismus a proč není potřeba paměť typu LSTM, co znamená, že LLM modeluje pravděpodobnost dalšího slova, a proč to stačí k vytvoření přesvědčivého výstupu. Cílem je porozumět základním principům bez nutnosti hlubokých znalostí strojového učení.  

Ivana Pavlů: Text pod lupou: AI vs. člověk 

Jaké informace dokážeme získat z psaného či mluveného textu? Dokáže umělá inteligence číst mezi řádky – nebo jen počítat slova? A v čem nám může být AI při analýze textu skutečně nápomocná? V přednášce se podíváme na to, jak s textem pracují lidé (lingvisté, statistici)  a jak jej zpracovávají moderní jazykové modely. Společně prozkoumáme základní principy analýzy textových dat i možnosti, které nabízí generativní umělá inteligence – od porozumění obsahu až po samotnou tvorbu.  

Monika Machalová: Příběh ukrytý v pixelech: Umělá inteligence jako nástroj obrazové analýzy

Obrazová analýza hraje důležitou roli v mnoha oblastech, od medicíny a průmyslu, přes dopravu až po vědecký výzkum a mnoho dalších. Za každým obrazem a pixelem se skrývá množství informací, které lze odhalit a využít pomocí různých matematických metod. Stále větší význam v této oblasti získává umělá inteligence, která umožňuje efektivně zpracovávat vizuální data a odhalovat v nich struktury, vzory či anomálie. V této přednášce si ukážeme, jaké jsou možnosti využití AI v analýze obrazu a jak se tyto metody propojují s matematickým přístupem.  

Rostislav Vodák: K čemu se nám ve výzkumu hodí strojové učení a AI: Příklady aplikací a případové studie 

Podíváme se na základní aplikace strojového učení v podobě klasifikace (rozpoznávání obrázku ručně psaných číslic, identifikace částic), regrese (predikce hodnot energie), fyzikálně informovaných neuronových sítí (modelování rovnice difúze a Navierovy-Stokesovy rovnice pro tekutiny) a inverzních úloh (rekonstrukce fyzikálních zákonů z dat).