Upoznati studente s temeljnim konceptima umjetne inteligencije, vrstama AI sustava i osnovnim problemima strojnog učenja te razumjeti ulogu podataka u razvoju AI modela.
Osposobiti studente za analizu i pripremu podataka te za evaluaciju uspješnosti modela strojnog učenja primjenom osnovnih metrika i interpretacijom rezultata.
Razviti sposobnost primjene metoda umjetne inteligencije za rješavanje jednostavnih problema analize podataka, klasifikacije, regresije i grupiranja podataka u poslovnom i praktičnom kontekstu.
Osposobiti studente za odgovornu i kritičku uporabu generativnih AI sustava i velikih jezičnih modela (LLM-ova), uključujući razumijevanje njihovih mogućnosti, ograničenja, etičkih izazova i regulatornog okvira.
Uvjeti upisa
Nema.
Ishodi učenja
- Objasniti temeljne koncepte umjetne inteligencije i razlikovati osnovne vrste problema strojnog učenja - Analizirati kvalitetu podataka i interpretirati rezultate modela strojnog učenja primjenom osnovnih evaluacijskih metrika - Primijeniti umjetnu inteligenciju za rješavanje jednostavnih problema analize podataka i donošenja poslovnih odluka - Kritički procijeniti rezultate i ograničenja generativnih AI sustava (LLM-ova) te ih odgovorno koristiti u profesionalnom i akademskom kontekstu uz poštivanje etičkih i regulatornih načela
Nastavni plan
Uvod u umjetnu inteligenciju,
Tipovi AI problema,
Podaci kao temelj AI sustava,
Evaluacija modela i pogreške,
Rad s podacima,
Regresija,
Klasifikacija,
Klasteriranje,
Uvod u velike jezične modele,
Parametri, tokeni, embeddings i kontekst,
Prompt engineering,
Halucinacije, verifikacija, fact-checking i akademski integritet,
RAG i primjena UI u poslovanju,
Agenti i alati,
Etika, AI Act i autorska prava
Način ocjenjivanja
Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata tijekom nastave
Bodovi
Pisani ispit (IU1 - K1)
10
Pisani ispit (IU2 - K1)
30
Pisani ispit (IU3 - K1)
30
Pisani ispit (IU4 - K2)
30
Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata na ispitu
Pisani ispit (IU1 - K1)
10
Pisani ispit (IU2 - K1)
30
Pisani ispit (IU3 - K1)
30
Pisani ispit (IU4 - K2)
30
Literatura
"Umjetna inteligencija i poslovanje u digitalno doba", Vjeran Malenica
"Strojno učenje u ekonomiji i turizmu (s primjerima u programu KNIME Analytics Platform)", Kristian Đokić
Program: Elektroničko poslovanje i programsko inženjerstvo
