Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Mākslīgā intelekta pamati un pielietojums praksē
Kursa kods
SZF_036
Zinātnes nozare
-
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība; Bioloģija; Civilā un militārā aizsardzība; Dzīvās dabas zinātnes; Farmācija; Informācijas un komunikācijas zinātne; Klīniskā farmācija; Komunikācijas zinātne; Māszinības; Medicīnas pakalpojumi; Medicīnas tehnoloģijas; Pedagoģija; Personu un īpašuma aizsardzība; Politikas zinātne; Psiholoģija; Rehabilitācija; Sabiedrības veselība; Sociālā antropoloģija; Sociālā labklājība un sociālais darbs; Socioloģija; Sporta treneris; Tiesību zinātne; Tiesību zinātne; Tirgzinības un reklāma; Uzņēmējdarbības vadība; Vadībzinātne; Vecmāšu zinības; Veselības vadība; Zobārstniecība
LKI
Visiem līmeņiem
Studiju veids un forma
Pilna laika; Nepilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Agate Ambulte
Struktūrvienības vadītājs
Ieva Puzo
Struktūrvienība
Sociālo zinātņu fakultāte
Kontaktinformācija
Dzirciema iela 16, Rīga, szf@rsu.lv
Par studiju kursu
Mērķis
Studiju kurss paredzēts, lai informētu par mākslīgā intelekta tehnoloģijām un veicinātu praktisku mākslīgā intelekta tehnoloģiju pielietošanu mācībās, medicīnā, kā arī personīgās un profesionālās produktivitātes kāpināšanā. Kursa laikā paredzēts apgūt praktiskas prasmes un iegūt ieskatu mākslīgā intelekta tehnoloģijās, ar mērķi ieviest tās visdažādāko procesu paātrināšanā un kvalitātes kāpināšanā. Tiks gūtas praktiskas zināšanas mākslīgā intelekta rīkos, kas ģenerē tekstus un attēlus.
Priekšzināšanas
Prasmes darbā ar datoru; angļu valodas pamatzināšanas.
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.1. Studējošie brīvi orientēsies mākslīgā intelekta risinājumos un nozares tendencēs. 2. Studējošiem būs visas nepieciešamās zināšanas, lai diskutētu par MI pielietojumiem un argumentētu dažādu risinājumu pielietojumus. 3. Studējošie būs apguvuši vismaz 10 MI rīkus un varēs brīvi darboties dažādos ģeneratīvā mākslīgā intelekta risinājumos. 4. Studējošie būs apguvuši vismaz 10 dažādas vaicājumu inženierijas metodes un protīs ģenerēt kvalitatīvu un jēgpilnu saturu.
Prasmes
1.1. Studējošie pārvaldīs spēju ģenerēt gan tekstuālu, gan attēla formāta rezultātus. 2. Studējošie spēs rakstīt vaicājumus (prompts), lai sasniegtu efektīvu rezultātu, ģenerējot visdažādāko saturu. 3. Studējošie spēs brīvi diskutēt par mākslīgā intelekta rīku ētiku un pielietojumiem. 4. Studējošie spēs veidot un digitalizēt dažādus procesus, kā arī pratīs efektivizēt savu personīgo darbu un kāpināt produktivitāti, izmantojot MI rīkus.
Kompetences
1.1. Kompetence ģenerēt kvalitatīvu saturu. 2. Kompetence kritiski izvērtēt MI rīkus un to pielietojumus: Studējošajiem ir jābūt spējai ne tikai brīvi orientēties mākslīgā intelekta risinājumos un nozares tendencēs, bet arī kritiski izvērtēt dažādus MI rīkus un to pielietojumus, balstoties uz zināšanām par dažādiem MI rīkiem un to iespējām. 3. Ētikas un atbildības izpratne: Kompetence ietver spēju diskutēt un argumentēt par mākslīgā intelekta rīku ētiku un atbildīgu pielietojumu, izpratni par potenciālajiem riskiem un iespējām, kā arī spēju veikt informētas izvēles, ņemot vērā ētiskos apsvērumus. 4. Studējošajiem ir jāprot ne tikai veidot un digitalizēt dažādus procesus, bet arī efektivizēt savu personīgo darbu un produktivitāti, izmantojot mākslīgā intelekta rīkus. Tas ietver prasmi pielāgot un integrēt MI rīkus dažādos darba procesos, lai uzlabotu efektivitāti un veiktspēju. 5. Vaicājumu inženierijas un problēmu risināšanas kompetence: Studējošajiem jābūt apguvušiem dažādas vaicājumu inženierijas metodes un jāprot izmantot šīs metodes, lai ģenerētu kvalitatīvu un jēgpilnu saturu. Tas ietver spēju analizēt un definēt problēmu, izstrādāt efektīvu vaicājumu un izmantot kritisko domāšanu, lai pielāgotu un optimizētu ģenerēšanas procesus, atbilstoši konkrētām vajadzībām un mērķiem.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Patstāvīgais darbs |
-
|
-
|
|
1. Studenti patstāvīgi apgūst obligāto literatūru par katras nodarbības tematu, izmantojot universitātes tiešsaistes datubāzēs pieejamos resursus. Tekstuālā satura ģenerēšana - veidot skaidru, loģisku un mērķauditorijai atbilstošu tekstu, izmantojot MI rīkus. Grafiskā satura ģenerēšana - veidot vizuāli pievilcīgus un informatīvus attēlus vai diagrammas, kas atbilst uzdevuma prasībām. Vaicājumu (prompts) izstrāde - formulēt precīzus un detalizētus vaicājumus, lai iegūtu vēlamo rezultātu no MI ģeneratīvajiem rīkiem.
2. Konkrētāki uzdevumi tiek precizēti katru gadu un izklāstīti e-studiju platformā.
3. Lai izvērtētu studiju kursa kvalitāti kopumā, studentam jāaizpilda studiju kursa novērtēšanas anketa Studējošo portālā.
|
||
Pārbaudījums
|
Virsraksts
|
% no gala vērtējuma
|
Vērtējums
|
|---|---|---|
|
1.
Pārbaudījums |
-
|
-
|
|
1. Regulārs nodarbību apmeklējums, aktīva līdzdalība praktiskajās nodarbībās - 20%.
2. Patstāvīgā darba vērtējums - 50%.
3. Testu sekmīga nokārtošana - 30%.
|
||
Studiju kursa tēmu plāns
PILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads. Mākslīgā intelekta veidi un rīki
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads. Ierobežojumi, autortiesības, ētika un draudi
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu veidošanu I – pamatlīmenis; ievads ChatGPT
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu veidošanu II – vaicājumu efektivizācija un pielietojumi dažādās situācijās
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju I
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju II
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju III
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgā intelekta rīki teksta ģenerēšanai I – to iespējas, ierobežojumi un atšķirības
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgā intelekta rīki teksta ģenerēšanai II – to iespējas, ierobežojumi un atšķirības
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgais intelekts un attēlu ģenerēšana I (attēlu ģenerēšanas platformas)
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgais intelekts un attēlu ģenerēšana II (attēlu ģenerēšanas serveri)
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts medicīnā
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Procesu digitalizēšana ar mākslīgā intelekta rīkiem
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskie MI pielietojumi un nozares ekspertīze
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
MI pielietojumi un nākotnes perspektīvas
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
30 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens
NEPILNA LAIKA
1. daļa
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads. Mākslīgā intelekta veidi un rīki
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ievads. Ierobežojumi, autortiesības, ētika un draudi
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu veidošanu I – pamatlīmenis; ievads ChatGPT
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu veidošanu II – vaicājumu efektivizācija un pielietojumi dažādās situācijās
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju I
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju II
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskais seminārs par vaicājumu inženieriju III
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgā intelekta rīki teksta ģenerēšanai I – to iespējas, ierobežojumi un atšķirības
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgā intelekta rīki teksta ģenerēšanai II – to iespējas, ierobežojumi un atšķirības
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgais intelekts un attēlu ģenerēšana I (attēlu ģenerēšanas platformas)
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Mākslīgais intelekts un attēlu ģenerēšana II (attēlu ģenerēšanas serveri)
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts medicīnā
|
-
Nodarbība/Seminārs
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Datorklase
|
2
|
Tēmas
|
Procesu digitalizēšana ar mākslīgā intelekta rīkiem
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
Praktiskie MI pielietojumi un nozares ekspertīze
|
-
Lekcija
|
Modalitāte
|
Norises vieta
|
Kontaktstundas
|
|---|---|---|
|
Klātiene
|
Auditorija
|
2
|
Tēmas
|
MI pielietojumi un nākotnes perspektīvas
|
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
30 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Prompt Engineering GuidePiemērots angļu valodas plūsmai
2.
Fatih Kadir Akin. The Art of ChatGPT Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective PromptsPiemērots angļu valodas plūsmai
3.
Fatih Kadir Akin. The Art of Midjourney AI: A Guide to Creating Images from TextPiemērots angļu valodas plūsmai
4.
Khan, I. 2024. The quick guide to prompt engineering : generative AI tips and tricks for ChatGPT, Bard, Dall-E, and Midjourney (First edition). Hoboken, New Jersey : Wiley.Piemērots angļu valodas plūsmai
5.
Barreto, M. (2024). The Midjourney Expedition : generate creative images from text prompts and seamlessly integrate them into your workflow / Margarida Barreto. Birmingham, UK : Packt Publishing.Piemērots angļu valodas plūsmai
6.
Prompt Engineering. 200+ AI Image Prompts : Prompt Engineering Handbook Dalle-3 Leonardo Stable Diffusion Midjourney AI Art Generation, Prompt Engineering Publishing, 2024.
Papildu literatūra
1.
Mākslīgais intelekts augstākajā izglītībā. RSU, 2024 (latviešu plūsmai)