Deallusrwydd Artiffisial ymarferol: Deallusrwydd Artiffisial yn yr Oes Ddigidol

Mae'r modiwl hwn yn cyflwyno maes deinamig Deallusrwydd Artiffisial (AI), gan ddarparu archwiliad o'i sylfeini academaidd a'i gymwysiadau ymarferol.

Dros 10 wythnos, bydd dysgwyr yn datgelu sut mae technolegau AI yn dylanwadu ar ein cyfnod digidol, drwy wersi deniadol sy'n cyfuno theori a gweithgareddau ymarferol.

Bydd y modiwl yn ymdrin â chysyniadau AI craidd, gan gynnwys rhwydweithiau niwral, dysgu peiriannau, ac ystyriaethau moesegol.

Trwy ddarlithoedd, ymarferion rhaglennu, astudiaethau achos, a thrafodaethau grŵp, bydd cyfranogwyr yn datblygu gafael gadarn ar sut mae AI yn siapio cymdeithas fodern.

Bydd y cwrs hwn yn rhoi sgiliau a gwybodaeth werthfawr, drosglwyddadwy i fyfyrwyr, gan baratoi'r ffordd ar gyfer gweithgareddau academaidd neu yrfaoedd mewn technoleg yn y dyfodol.

Dysgu ac addysgu

Bydd addysgu yn y modiwl hwn yn cynnwys darlithoedd, trafodaethau rhyngweithiol, a gweithgareddau ymarferol, i gyd wedi'u teilwra i ddyfnhau dealltwriaeth o Ddeallusrwydd Artiffisial.

Mae'r cwrs yn dechrau trwy gyflwyno cysyniadau sylfaenol o AI, gan gynnwys mathau o fodelau AI, rhwydweithiau niwral, a rôl data mewn dysgu peiriannol.

Caiff y cysyniadau hyn eu hatgyfnerthu trwy ddarlithoedd rhyngweithiol a dadansoddiad o gymwysiadau AI yn y byd go iawn.

Dros semester (10 wythnos), gyda sesiynau wythnosol 2 awr, bydd myfyrwyr yn archwilio pynciau fel AI cynhyrchiol, effaith AI mewn amrywiol ddiwydiannau, ac ystyriaethau moesegol wrth ddefnyddio AI.

Mae pob sesiwn dosbarth wedi'i chynllunio i ganiatáu digon o amser ar gyfer trafodaethau, gan annog myfyrwyr i archwilio a thrafod effeithiau a photensial amlochrog technolegau AI.

Bydd sesiynau ymarferol yn cynnwys gweithgareddau fel rhaglennu modelau AI sylfaenol, ymarferion trin data, a datblygu rhwydweithiau niwral syml gan ddefnyddio llyfrgelloedd a fframweithiau AI.

Bydd prosiectau grŵp yn canolbwyntio ar greu atebion sy'n cael eu gyrru gan AI i broblemau'r byd go iawn, a bydd ymarferion chwarae rôl yn helpu myfyrwyr i ddeall cymhlethdodau rhyngweithio dynol-AI.

Mae'r dull ymarferol hwn yn sicrhau bod myfyrwyr nid yn unig yn dysgu cysyniadau damcaniaethol ond hefyd yn eu cymhwyso mewn ffyrdd ymarferol, effeithiol.

Gwaith cwrs ac asesu

Bydd gwaith cwrs y modiwl yn cynnwys cysyniadu datrysiad AI at broblem yn y byd go iawn.

Mae'r prosiect hwn yn eich annog i gymhwyso'r hyn rydych chi wedi'i ddysgu trwy ddylunio cymhwysiad AI ymarferol sy'n mynd i'r afael â heriau gwirioneddol. Mae'r asesiad terfynol yn brawf dosbarth ar derfyn y cwrs, wedi'i gynllunio i fod yn syml ac yn hwylus.

Bydd y prawf hwn yn helpu i sicrhau bod gennych chi afael gadarn ar gysyniadau allweddol mewn amgylchedd cefnogol, gan atgyfnerthu eich dysgu a rhoi hwb i'ch hyder wrth ddefnyddio technolegau AI.

Deunydd darllen awgrymedig

• Goodfellow, I., Bengio, Y. and Courville, A., 2016. Deep learning. MIT press.
• Melanie Mitchell: Artificial intelligence—a guide for thinking humans: Picador, New York, 2019, 336 pp, ISBN: 978-1-250-75804-0
• Boddington, P., 2023. AI ethics: a textbook. Springer Nature.

Cyfleusterau llyfrgell a chyfrifiadura

Fel myfyriwr ar y cwrs hwn, mae gennych hawl i ymuno â llyfrgell a chyfleusterau cyfrifiadurol y Brifysgol a’u defnyddio. Rhagor o wybodaeth am ddefnyddio’r cyfleusterau hyn.

Hygyrchedd

Ein nod yw sicrhau mynediad i bawb. Rydym yn anelu at roi cyngor cyfrinachol a gwasanaeth cefnogol i unrhyw fyfyriwr sydd â chyflwr meddygol hir dymor, anabledd neu anhawster dysgu penodol. Gallwn gynnig cyngor un i un am anabledd a threfnu ymweliadau cyn cofrestru, cysylltu gyda thiwtoriaid a darlithwyr, trefnu deunydd mewn fformatau eraill, rheoli trefniadau cyrsiau hygyrch a threfniadau asesiadau, benthyg offer a sgrinio ar gyfer dyslecsia.