[1] HENDL, Jan. Big data: Věda o datech – základy a aplikace. Praha: Grada, 2021. ISBN 978-80-271-3031-3.
[2] CHOLLET, François. Deep learning v jazyku Python - 2., rozšířené vydání: Knihovna Keras, TensorFlow. Grada, 2023. ISBN 978-80-271-5133-2.
[3] SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. Druhé. Švýcarsko: Springer, 2022. ISBN 978-3-030-34372-9 .
Umělá inteligence pro průmyslové aplikace
| Jazyk výuky | angličtina, čeština |
|---|---|
| Kód | 450-2109 |
| Zkratka | UIPA |
| Název předmětu česky | Umělá inteligence pro průmyslové aplikace |
| Název předmětu anglicky | Artificial Intelligence for Industrial Applications |
| Garantující katedra | Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství |
| Garant předmětu | Ing. Dominik Vilímek, Ph.D. |
Anotace
Předmět je praktickým průvodcem implementací umělé inteligence v inženýrské praxi. Cílem je osvojení přístupu založeného na datech – od sběru a čištění multimodálních dat (1D signály, 2D obraz, 3D) až po nasazení modelů. Studenti se naučí trénovat moderní architektury (YOLO, U-Net, Transformer), integrovat lokální LLM a optimalizovat řešení pro Edge zařízení (NVIDIA Jetson) s využitím kontejnerizace. Důraz je kladen na robustnost pipeline a přenositelnost do produkce.
Povinná literatura
Doporučená literatura
[1] HUYEN, Chip. Designing machine learning systems: an iterative process for production-ready applications. Beijing: O'Reilly, 2022. ISBN 978-1098107963.
[2] KOUL, Anirudh; GANJU, Siddha a KASAM, Meher. Practical deep learning for cloud and mobile, and edge: real-world AI and computer-vision projects using Python, Keras, and TensorFlow. Sebastopol: O'Reilly, [2020]. ISBN 978-1492034865 .
[2] KOUL, Anirudh; GANJU, Siddha a KASAM, Meher. Practical deep learning for cloud and mobile, and edge: real-world AI and computer-vision projects using Python, Keras, and TensorFlow. Sebastopol: O'Reilly, [2020]. ISBN 978-1492034865 .