Doporučovací systémy, LLM a získávání informací: Zveme vás na přednášky profesora Juana Manuela Fernándeze Luny (Universidad de Granada)

Na FIT VUT zavítá příští týden další významný zahraniční odborník, jehož přednášky se týkají nejaktuálnějších IT trendů. Dovolujeme si vás pozvat na prezentace španělského vědce Juana Manuela Fernándeze Luny, profesora na Universidad de Granada. Profesor Luna se dlouhodobě věnuje výzkumným oblastem získávání informací, doporučovacích systémů, personalizace, learning to rank a dalším metodám inteligentního přístupu k informacím a strojového učení. Ve své práci propojuje teoretické základy vyhledávání informací s praktickými aplikacemi v doporučování a vysvětlitelné umělé inteligenci.

Luna obhájil doktorát v roce 2001 na Universidad de Granada, instituci založené v 16. století a dnes patřící k nejlepším vysokým školám světa. Lunův doktorský výzkum se zaměřoval na návrh modelů vyhledávání informací založených na bayesovských sítích. Dnes působí coby profesor na zdejším Ústavu informatiky a umělé inteligence (Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial) a může se pyšnit např. početnou publikační činností v prestižních odborných periodikách a členstvím v jejich redakčních řadách.

Na půdě FIT VUT prosloví Juan Manuel Fernández Luna dvě přednášky:

• LLM-Powered Conversational Explainable Recommender Systems
  • Čtvrtek 16. 4. 2026 od 10:00, místnost D105
  • V rámci předmětu MTIa
  • Tématem přednášky je vývoj konverzačních vysvětlitelných doporučovacích systémů využívajících velké jazykové modely (L-CERS) a sleduje jejich přechod od tradičních algoritmů typu „black-box“ k interaktivním generativním asistentům. Bude probrán technický přechod od standardního přístupu Retrieval-Augmented Generation (RAG) k inovativnímu paradigmatu „LLM Wiki“, kde modely předem kompilují surová data do strukturovaných, propojených znalostních bází pro lepší uvažování. Prostřednictvím rozboru role řízení dialogu, ukotvené vysvětlitelnosti a kompilovaných znalostí se přednáška zkoumá, jak tyto systémy fungují coby transparentní, a zároveň upozorňuje na zásadní výzvy, jako jsou latence inference a hodnocení založené na důvěře.

• Information Retrieval Foundations and Advanced Topics
  • Čtvrtek 16. 4. 2026 od 14:00, místnost G202
  • V rámci předmětu PIS
  • Přednáška nabídne ucelený přehled oboru vyhledávání informací (Information Retrieval), přičemž zmapuje jeho vývoj od tradičních základů knihovnictví až po dnešní inteligentní generativní systémy. Přednášející zmíní přechod od klasického vyhledávání informací (Classical IR), v němž systémy při řazení dokumentů spoléhaly na statistické porovnávání klíčových slov, k modernímu vyhledávání informací (Modern IR), v němž vyhledávače rozpoznávají základní záměr uživatelova dotazu. Součástí přednášky je také rozbor základních komponent vyhledávacího řetězce či procesu vyhledávání (retrieval pipeline) – indexace, řazení výsledků a hodnocení – a zdůraznění architektonických proměn, které umožnily počítačům posunout se od pouhého poskytování „seznamů odkazů“ k poskytování přímých, syntetizovaných odpovědí prostřednictvím rozvoje hlubokého učení. Tím, že přednáška propojuje historické modely vyhledávání s nejnovějším vývojem v oblasti techniky Retrieval-Augmented Generation (RAG), nabízí ucelený pohled na to, jak se informační systémy vyvíjely, aby dokázaly pracovat s rozsáhlou komplexitou nestrukturovaných dat v současném digitálním věku.

Obě přednášky tedy nabídnou pohled na moderní trendy v informatice: propojení vyhledávání informací, doporučování, konverzačních rozhraní a velkých jazykových modelů. Akce je určena studentům, akademikům i všem zájemcům o současný vývoj v oblasti umělé inteligence, informačních systémů a datové vědy. Jste srdečně zváni.