Umetna inteligenca v informatiki na višji strokovni šoli

višješolski predmet

16 šol · 2 predavatelja

Kje se poučuje

Kje se uči Umetna inteligenca v informatiki?

Predmet ima na Povey svojo stran pri vsaki šoli, ki ga izvaja — z učitelji, ki ga tam poučujejo.

Največ šol

Abecedno po kraju, brez razvrstitve po oceni. Vse višje strokovne šole (58)

Predavanja

Koliko se pri modulu Umetna inteligenca v informatiki dejansko programira?

  • So koncepti in koda razloženi tako, da jim slediš?
  • Nastane pri predmetu izdelek, ki ga lahko pokažeš?
  • So gradiva, primeri in okolje na voljo pravočasno?

Odgovore bomo zbirali v Povey (kmalu na voljo).

Odgovore učencev zbiramo v Povey.

Odnos in ocenjevanje

Kako se pri modulu Umetna inteligenca v informatiki ocenjuje?

  • Je vnaprej znano, po čem je ocenjena projektna naloga?
  • Dobiš odziv na vprašanje med izdelavo naloge?
  • Je predlog drugačne rešitve sprejet?

Odgovori na ta vprašanja so namenjeni učencem, ki imajo ta pouk, in učitelju samemu. Zato bodo v aplikaciji.

Odgovori na ta vprašanja so namenjeni učencem, ki imajo ta pouk, in učitelju samemu. Zato so v aplikaciji.

Izpiti in kolokviji

Kakšen je izpit pri modulu Umetna inteligenca v informatiki?

  • Ali izpit ustreza vajam in projektnim nalogam?
  • Preverja izpit reševanje problema ali pomnjenje sintakse?
  • Je razmerje med projektom in izpitom vnaprej znano?

Še 4 metrike, ki pokažejo, kako poteka pouk, bodo v aplikaciji.

Še 4 metrike, ki pokažejo, kako poteka pouk, so v aplikaciji.

Predmetnik je iz javno dostopnih šolskih objav. Prijavi napako ali vsebino

Umetna inteligenca v informatiki na višji strokovni šoli

Kakovost napovednega modela ni samoumevna, zato izbirni predmet Umetna inteligenca v informatiki vpelje merila, po katerih se uspešnost preveri.

Študent razlikuje klasifikacijski in regresijski problem ter nadzorovano in nenadzorovano učenje, podatke pripravi s čiščenjem, filtriranjem, diskretizacijo in normalizacijo, nato uporabi večkratno delitev na učno in testno množico, interpretira kontingenčno matriko, oceni pomembnost atributov in pojasni pomen združevanja modelov.

Besedilni del prinese koncept jezikovnega modela, vektorsko predstavitev besedil, vložitve besed in dokumentov, zmanjšanje dimenzionalnosti ter metode za povzemanje, odgovarjanje na vprašanja in strojno prevajanje.

Sklop o etičnih vidikih podatkovne analitike in vizualizacija povezav med atributi zaokrožita predmet. Ocene študentov so zbrane na Povey. Predmet med izbirnimi navaja predmetnik programa.