Uporaba velikih jezikovnih modelov za inženirje MA GR
| Letnik izvajanja: | 1. letnik |
| Študijski program: | B II - Gradbeništvo |
| Izvajalci: | nosilec in izvajalec: doc. dr. Robert Klinc asistent: asist. Anja Brelih |
| ECTS | 4 kreditne točke |
| Vsebina predmeta: | Predavanja: - osnove umetne inteligence (raziskovanje in razumevanje podatkov, napovedni modeli, metode ocenjevanja spremenljivk in razlaga rezultatov oziroma ocena natančnosti, testiranje modelov, pristranskost in zanesljivost modelov), - osnove delovanja nevronskih mrež, - osnove obdelave naravnega jezika (predobdelava, podobnost in predstavitev besedil), - osnove delovanja velikih jezikovnih modelov (sposobnost samopozornosti), - različni veliki jezikovni modeli modeli, - načrtovanje ukazov, - uporabni vzorci, - etična vprašanja pri uporabi velikih jezikovnih modelov, - ocenjevanje zanesljivosti rezultatov velikih jezikovnih modelov. Vaje: - uporaba programske opreme Orange za prikaz teoretičnih osnov umetne inteligence (pridobljenih na predavanjih) na podatkih, - demonstracija dobrih praks pri načrtovanju ukazov ter uporabnih vzorcev, - uporaba velikih jezikovnih modelov za reševanje nalog v grabeništvu. Seminar: - izbira problema v grabeništvu ter reševanje z velikim jezikovnim modelom. |
| Namen predmeta: | Cilji: - spoznavanje ključnih pristopov in tehnologij umetne inteligence, predvsem velikih jezikovnih modelov, - ločevanje med različnimi tehnologijami umetne inteligence ter razumevanje njihove primernosti za reševanje specifičnih nalog, - seznanitev z osnovami velikih jezikovnih modelov, njihovim delovanjem in potencialnimi aplikacijami v gradbeništvu. Kompetence: - sposobnost samostojnega dela z osnovnimi pristopi in orodji umetne inteligence, - kriti no prepoznavanje in ocenjevanje različnih aplikacij umetne inteligence, - sposobnost primernega načrtovanja ukazov, ki pripelje do željenega rezultata velikega jezikovnega modela, - zmožnost ocenjevanja zanesljivosti rezultatov velikih jezikovnih modelov. |
| Literatura: | 1. Kononenko in M. Robnik Šikonja, Inteligentni sistemi, 1. izd. Ljubljana: Zalo ba FE in FRI, 2010, str. XI, 366. [COBISS.SI-ID 253093376] 2. I. Kononenko, Strojno učenje, 2. popravljena in Dopolnjena izd. Ljubljana: Fakulteta za računalništvo in informatiko, 2005, str. XII, 450. [COBISS.SI-ID 219072256] 3. M. Robnik Šikonja, Veliki jezikovni velikani: so tudi prijazni? , Alternator, t. 14, str. 4, 2023, [Na spletu]. Dostopno na: https://www.alternator.science/sl/daljse/veliki-jezikovni-velikani-so-tudi-prijazni/ [COBISS.SI-ID 155228419] 4. Murphy, K. P. (2022). Probabilistic machine learning: an introduction (str. XXIX, 826). The MIT Press. [COBISS.SI-ID 135252483] 5. Amaratunga, Thimira. (2023). Understanding Large Language Models : Learning Their Underlying Concepts and Technologies. Apress L. P. [ISBN 979-88-6880-016-0; 979-88-6880-017-7] |