AI4SŠ@FIT BRNO 2025

Pro studenty SŠ se zájmem o AI opět pořádáme sobotní pracovní workshop AI4SŠ@FIT BRNO. Cílovou skupinou jsou studentky a studenti, kteří mají zájem o umělou inteligenci a zvládají základy programování. 

• Místo: FIT Brno, Božetěchova 1/2, 612 66 Brno (jak se k nám dostat)
• Termín: 17. 5. 2025, 9-16 hod., sraz v 8:45 hod. u recepce
• Občerstvení: zajištěno
• Cena: zdarma
• Registrace: vyplněním tohoto forlumáře do 25. 4., kapacita je omezena, při výběru účastníků bude zohledněn nejen termín registrace, ale i dosavadní zkušenosti a motivace. 
• Plakát k akci je zde.

Workshop provede účastníky tématem strojového učení a velkých jazykových modelů typu ChatGTP. Program je koncipován tak, aby pokryl AI v teoretické i praktické rovině.

• Projdeme si témata učení s učitelem, klasifikace a regrese.

• Vyzkoušíme si, jak v jazyce Python vytvářet jednoduché klasifikátory schopné například diagnostikovat choroby z laboratorních výsledků nebo odhalovat podvodné platební transakce.

• Zaměříme se na jazykové modely, jak fungují, jak se trénují a jak si  dotrénovat existující jazykový model pro vlastní účel.

• Vyzkoušíme si  prakticky doladit větší jazykový model na vlastních datech (LORA fine-tuning) a také použít GPT modely přes OpenAI API pro hromadnou extrakci informací z českých textu včetně optimalizace definice vhodných promptů.

• Budeme používat programovací jazyk Python v prostředí Google Colaboratory. 

For high school students interested in AI we are again organizing a Saturday workshop AI4SŠ@FIT BRNO. The target group is students who are interested in artificial intelligence and know the basics of programming.

The workshop will take participants through the topic of machine learning and large language models like ChatGTP. The program is designed to cover AI in both theoretical and practical terms:

• We will go through the topics of machine learning, classification and regression.

• We'll try our hand at building simple classifiers in Python capable of, for example, diagnosing diseases from lab results or detecting fraudulent payment transactions.

• We will focus on language models, how they work, how to train them, and how to retrain an existing language model for your own purpose.

• We will try to practically fine-tune a larger language model on our own data (LORA fine-tuning) and also use GPT models via the OpenAI API for bulk information extraction from Boolean text, including optimizing the definition of appropriate prompts.

• We will use the Python programming language in the Google Colaboratory environment.