Podczas Międzynarodowej Szkoły Letniej wykładowcy z Polski i z zagranicy poprowadzą serie 6-godzinnych zajęć, tj. wykładów i warsztatów dotyczących następujących obszarów tematycznych: sztucznej inteligencji, start-upów, własności intelektualnej i projektów badawczych. Wszystkie zajęcia będą prowadzone w języku angielskim.
Wszystkie zajęcia odbywać się będą na terenach miasteczka akademickiego w ECOTECH-COMPLEX Centrum Analityczno-Programowe dla Zaawansowanych Technologii Przyjaznych Środowisku, ul. Głęboka 39 w Lublinie.
Szkoła obejmuje 11 wykładów wstępnych połączonych z warsztatami. Certyfikat ukończenia Międzynarodowej Szkoły Letniej z plane rozwoju osobistego zostanie wręczony wszystkim uczestnikom na zakończenie Szkoły.
Sprawdź ramowy program.
Poniżej znajdują się szersze opisy zagadnień, które zostaną poruszone w grupach warsztatowych.
I. SZTUCZNA INTELIGENCJA
- sztuczna inteligencja w badaniach naukowych, w szczególności:
AI w badaniach naukowych
modele „domowe” vs. duże modele AI
nowoczesna nauka z chatGPT
- sztuczna inteligencja związana z kodowaniem, w szczególności:
elementy składowe sztucznej inteligencji z kodem,
głębokie sieci neuronowe (DNN) – jak są zbudowane,
sieci neuronowe i rozpoznawanie obrazów,
Generative Adversary Networks (GAN) – jak wygenerować obraz
Reinforcement Learning (RL) – jak trenować robota
Sieć rekurencyjna LSTM i generowanie tekstu.
- sztuczna inteligencja związana z gospodarką, społeczeństwem i polityką, w szczególności:
ogólne wprowadzenie do dyskusji nad sztuczną inteligencją oraz zbadanie, jakie są jej ekonomiczne, polityczne, społeczne i kulturowe konsekwencje.
wiedza na temat jak maszyny ze sztuczną inteligencją wpływają na różne sfery i aspekty życia publicznego i prywatnego;
zagadnieniea automatyzacji siły roboczej, inwigilacji, kapitalizmu, działań wojennych i śmiercionośnej broni autonomicznej, a także automatyzacji nierówności społecznych.
II. START UP
- start-upy związane ze sztuczną inteligencją, w szczególności:
wykonalności startupu i różnych działań, które do niego doprowadzą.
przykłady studiów przypadków dotyczących sztucznej intelignecji.
generowanie pomysłów, wielkość rynku, budowanie firmy.
- star-upy z elementami kreatywnego myślenia, w szczególności:
kreatywność we współczesnym świecie,
jak zbudować projekt z pomysłu,
Canva przydatna do stworzenia planu i sprawdzenia potencjału pomysłu (prezentacja i warsztaty w grupach),
Co blokuje, a co pobudza pomysł na biznes.
- start upy w konsorcjach projektowych, w szczególności:
rola, jaką interesariusze mogą pełnić w konsorcjach projektowych wraz z przykładami (zaczerpniętymi z projektów związanych ze sztuczną inteligencją),
narzędzia/sposoby nawiązywania współpracy, jak robimy to w pracy;
zdefiniowanie interesariuszy i ich roli w nawiązaniu współpracy w określonej domenie za pośrednictwem modelu biznesu badawczego;
zdefiniowanie profilu do przedstawienia tego, co może wnieść badacz oraz pomysłu na projekt, do którego potrzebujesz współpracowników (podstawa do kojarzenia).
III. WŁASNOŚĆ INTELEKTUALNA
- własności intelektualna związana z towarami podrabianymi i pirackimi, w szczególności:
towary podrabiane i pirackie - aktualne trendy w fałszowaniu,
główne trendy w międzynarodowym obrocie towarami podrabianymi na podstawie badań przeprowadzonych przez EUIPO we współpracy z OECD i innymi organizacjami,
różne aspekty podrabiania, w tym główne kraje pochodzenia podróbek przywożonych do UE, wielkość takiego przywozu i wynikające z niego szkody dla gospodarki,
IP w praktyce – działania EUIPO wspierające egzekwowanie praw własności intelektualnej.
przegląd działań EUIPO wspierających egzekwowanie praw własności intelektualnej.
- własności intelektualnej związanej ze wzrostem gospodarczym, w szczególności:
podstawowe informacjach na temat własności intelektualnej (IP) i jej roli we wzroście gospodarczym,
różne aspekty ochrony własności intelektualnej (definicja IP, przykłady IP, rodzaje IP, przykłady naruszeń IP),
sposób ochrony własności intelektualnej w Unii Europejskiej,
IP w praktyce – narzędzia IP on-line (bazy danych itp.).
źródła danych na temat IP, takie jak raporty i informacje rzeczowe oraz bazy danych (np. baza danych marek, baza projektów, baza danych patentów itp.)
IV. PROJEKTY BADAWCZE
- projekty badawcze związane z metodami statystycznymi, w szczególności:
przyczynowość: podejścia filozoficzne
skierowane grafy acykliczne (DAG) i kontrfakty,
podstawowe wprowadzenie do DAG i kontrfaktycznego modelu przyczynowego Neymana-Rubina, omawiając zalety eksperymentów z tej perspektywy i implikacje dla badań nieeksperymentalnych,
szacowanie skutków przyczynowych na podstawie danych obserwacyjnych oraz tego, jak może w tym pomóc uczenie maszynowe.
- projekty badawcze z uwzględnieniem kryteriów jakościowych, w szczególności:
Jakie jest dobre pytanie badawcze?
Jak odzwierciedlić swoje zainteresowanie w pomyślnym pytaniu badawczym?
Wybór tematu badawczego i sformułowanie jasnego pytania, na które można odpowiedzieć.
Pisanie wniosku: przegląd literatury (jaki temat jest teraz ważny i kto jest kluczowym graczem?), skuteczne pisanie (struktura, styl, charytatywność) i metodologia badań: co zamierzasz pokazać i jak?
Analiza argumentacji: co sprawia, że argument jest dobry?
Wpływ: rozważenie, w jaki sposób twoje badania wpływają na twoją dziedzinę, inne dziedziny naukowe i codzienne życie
Analiza wniosku o grant.
Zajęcia będą realizowane w małych grupach dyskusyjnych w następującym formacie: dynamiczne krótkie wykłady, prezentacje wideo, dyskusje na temat studium przypadku, budowanie umiejętności ćwiczenia, dyskusja nad wynikami.
