Liczba godzin: |
15
|
Limit miejsc: |
(brak limitu) |
Zaliczenie: |
Zaliczenie na ocenę |
Rygory zaliczenia zajęć: |
zaliczenie na ocenę
|
Literatura uzupelniająca: |
1. Biały F (2019), Używać, ale sprawdzać: o zadaniach nauk społecznych i humanistyki w epoce sztucznej inteligencji i Big Data, "Niezbędnik Akademicki", nr 3.
2. Biały F. (2013), Politologia Internetu? Teoria władzy w świecie nowych mediów, w: M. Musiał-Karg (red.), Demokracja w obliczu nowych mediów, Toruń.
3. Boden M.A. (2018), Artificial Intelligence: A Very Short Introduction, Oxford.
4. Castrounis A. (2020), AI dla ludzi i firmy. Potencjał sztucznej inteligencji w biznesie, Gliwice.
4. Clegg B. (2017), Big Data. How the Information Revolution is Transforming Our Lives, London.
5. de Miranda L. (2019), 30 sekund O sztucznej inteligencji i robotyce, Warszawa.
6. Kaplan J. (2019), Sztuczna inteligencja. Co każdy powinien wiedzieć, Warszawa.
7. Russell S. (2019), Human Compatibile: Artificial Intelligence and the Problem of Control,
8. Smith B. (2019), Tools and Weapons: The Promise and the Peril of the Digital Age, Penguin Press.
9. Wołk K. (2018), Zabawa ze sztuczną inteligencją, Konin.
Kursy internetowe:
1. Elements of AI, https://www.elementsofai.com/
2. AI for Everyone, https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
|
Metody dydaktyczne: |
metody aktywizujące metody dyskusyjne metody problemowe wykład konwersatoryjny wykład monograficzny wykład w toku problemowym zajęcia realizowane innymi metodami
|
Metody dydaktyczne - inne: |
Wykład prowadzony zdalnie, za pośrednictwem platformy Microsoft Teams - zespół o nazwie "Wykład monograficzny - Innowacyjność i zarządzanie sferą publiczną, III rok, studia I stopnia, stacjonarne".
|
Literatura: |
1. Tegmark M. (2019), Życie 3.0. Człowiek w erze sztucznej inteligencji, Warszawa.
2. Forster E.M., Maszyna staje.
3. Bostrom N. (2016), Superinteligencja. Scenariusze, strategie, zagrożenia, Gliwice.
4. Brockman J. (red.) (2020), Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja - 25 punktów widzenia, Gliwice.
5. Polityka rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce (2020).
6. www.sztucznainteligencja.org.pl
7. Ex Machina (2014), reż. Alex Garland.
Wymagane materiały udostępniane są na platformie Microsoft Teams.
|
Efekty uczenia się: |
K_W01 - Ma podstawową wiedzę o zjawiskach innowacyjności oraz o charakterze nauk o zarządzaniu, ich usytuowaniu w systemie nauk humanistycznych i społecznych oraz relacjach z innymi dyscyplinami nauki. Ma podstawową wiedzę na temat specyfiki przedmiotowej oraz znaczenia badań nad zjawiskami innowacyjności, w tym polityki innowacyjności oraz zarządzania sferą publiczną.
K_U01 - Potrafi prawidłowo wyszukiwać informacje, analizować i wyjaśniać zjawiska kulturowe wpływające na innowacyjne zachowania człowieka i grup społecznych. Potrafi analizować je przy zastosowaniu metod badawczych wykorzystywanych w badaniach innowacyjności i zarządzania sferą publiczną.
K_U07 - Posiada umiejętności rozumienia i analizowania zjawisk politycznych i kulturowych w kontekście problemów innowacyjności i zarządzania sferą publiczną, a także umie rozwijać w tym względzie umiejętności badawcze.
K_U08 - Potrafi rozpoznawać zjawiska generujące potencjał innowacyjności oraz dokonać ich krytycznej analizy i interpretacji w celu określenia ich implikacji, oddziaływania społecznego i umiejscowienia w procesie rozwojowym. W tym kontekście potrafi także odpowiednio i merytorycznie uargumentować projekty innowacyjności.
K_K01 - Rozumie potrzebę nieustannego uczenia się i aktualizowania swojej wiedzy. Wie, że społeczeństwo nieustanie rozwija się, a w konsekwencji wytwory organizacji mają ograniczoną ważność. Dostrzega potrzebę innowacyjnego rozwoju i nowoczesnego zarządzania sferą publiczną.
K_K03 - Rozumie znaczenie priorytetów i hierarchii problemów w działaniach na rzecz rozwoju dla przyszłości. Potrafi wskazać priorytety.
K_K04 - Dostrzega i identyfikuje problemy moralne oraz dylematy etyczne związane z wykonywaną pracą oraz rozwojem dla przyszłości. Potrafi wskazywać optymalne rozwiązania, zgodne z prawem, zasadą gospodarności i kodeksem etyki zawodowej. Dostrzega sprzeczności występujące pomiędzy rozwojem a moralnością i potrafi racjonalnie je rozwiązywać.
|
Metody i kryteria oceniania: |
Warunkiem uzyskania zaliczenia wykładu są:
1. aktywny i merytoryczny udział w dyskusji na czacie na platformie Microsoft Teams po każdych zajęciach,
2. przygotowanie i przedstawienie podczas zajęć prezentacji na wskazany temat lub (do wyboru) rozmowa zaliczeniowa (na platformie Microsoft Teams) na temat literatury obowiązkowej i dodatkowej, a także wybranego problemu, związanego z rozwojem i upowszechnieniem technik sztucznej inteligencji.
Integralnym elementem zajęć jest praca własna studentki lub studenta, polegająca na lekturze wskazanych treści literaturowych, udziale w czacie, a także przygotowaniu do krótkiej prezentacji na zajęciach lub indywidualnej rozmowy zaliczeniowej. Szacunkowy czas pracy własnej wynosi 35 godzin.
|
Zakres tematów: |
1. Wprowadzenie: sztuczna inteligencja jako wyzwanie
2. Reprezentacje sztucznej inteligencji w sztuce i kulturze popularnej
3. Kamienie milowe w historii badań nad sztuczną inteligencją
4. Społeczne implikacje upowszechnienia technik sztucznej inteligencji
5. Etyka sztucznej inteligencji i problem dopasowania do wartości
6. Sztuczna inteligencja w polityce
7. Rządzenie sztuczną inteligencją w polityce i biznesie
8. Sztuczna inteligencja: szansa na udoskonalenie człowieka czy ryzyko egzystencjalne?
|