prg.ai Minor, meziuniverzitní program věnovaný umělé inteligenci, po roce opět otevírá přihlášky. Chcete studovat ty nejlepší AI předměty na čtyřech fakultách ČVUT a Univerzity Karlovy (FIT, FEL, MFF, FSV)? Chcete se stát členem komunity nadšenců a kromě přednášek se účastnit i nejrůznějších akcí se zajímavými hosty? Chcete získat certifikát, který potvrdí vaše znalosti v oboru? Přihlaste se do 21. března 2022.
Program prg.ai Minor byl spuštěn v roce 2019. V současné době jej studuje více než 60 studentů a má již 17 absolventů. Za iniciativou stojí spolek prg.ai založený akademiky z ČVUT, Univerzity Karlovy a Akademie věd České republiky s přispěním hlavního města Prahy. Vizí prg.ai je využít potenciálu univerzit, výzkumných institucí a četných firem v oboru a proměnit Prahu v evropské centrum umělé inteligence. Nedílnou součástí této snahy je výchova nových talentů na středních a vysokých školách i vzdělávání zaměstnanců a široké veřejnosti. Za FIT ČVUT v programu působí doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D. a Ing. Karel Klouda, Ph.D., který je zároveň garantem prg.ai Minor pro FIT ČVUT.
Očima absolventa
Své zkušenosti s programem nám zprostředkoval Ing. Petr Kasalický, první absolvent prg.ai Minor z FIT ČVUT, který působí jako Deep Learning Researcher ve firmě Recombee specializující se na doporučovací systémy. Těmto systémům se věnuje i v rámci doktorského studia na FIT ČVUT.
Jak ses o prg.ai dozvěděl?
Byl jsem zrovna na Erasmu ve Španělsku, když mi přišel infomail z fakulty, který zmiňoval možnost přihlášení do programu prg.ai Minor. Prostudoval jsem si jejich stránky a rozhodl se, že si podám přihlášku.
Proč ses přihlásil?
Motivačních faktorů bylo několik. Jednak jsem chtěl mít větší rozhled v oboru, získat něco navíc, nakonec možná i ten papír prokazující, že jsem tomu něco obětoval. Toho času jsem byl přibližně v polovině magisterského studia, v hlavě se mi rodil plán přihlásit se i na studium doktorské a věřil jsem, že mi znalosti navíc pomůžou s přijetím a následným studiem a výzkumem. Dále jsem se zajímal o zpracování jazyka, kterému se věnujeme i v práci, a zaujal mě předmět Natural Language Processing na Matematicko-fyzikální fakultě UK. Kromě znalostí jako takových jsem viděl i potenciál pro jejich praktické využití. Na Erasmu jsem viděl, jak užitečné může být studium v angličtině, protože se člověk musí naučit kromě znalostí pro všeobecnou konverzaci i odborný jazyk. Z ankety na Fakultě elektrotechnické jsem se dočetl, že profesor Matas má skvělou angličtinu, což byla další motivace, proč si zapsat například jeho předmět Pattern Recognition and Machine Learning.
Jaké další předměty jsi v rámci prg.ai Minor studoval?
Z bakalářského studia na FIT jsem si nechal uznat BI-ZUM, BI-VZD a BI-PYT. Po absolvování programu jsem si ještě zapsal Deep Reinforcement Learning na MFF a nyní mám zapsaný Deep Learning tamtéž.
Jak se předměty z prg.ai Minor projevily na tvé studijní zátěži?
Zátěž se hodně odvíjí od předmětů, které si člověk vybere, a od způsobu, jak jimi chce projít. Když porovnám předměty z jiných fakult, tedy Pattern Recognition and Machine Learning a Natural Language Processing, s předměty na FIT, tak Pattern Recognition byl skutečně těžký, NLP bylo v pohodě. Celkově mohu prohlásit, že studijní zátěž odpovídala předmětům, které máme na FIT, některé jsou o něco těžší, zvláště pokud člověk míří na výbornou známku. Důležitým aspektem také bylo, že jsem měl oba předměty z jiných fakult zapsané během covidu, takže výuka probíhala online. Na některých cvičeních, kde bylo hodně matematiky, to byl trochu problém, protože matematika se přece jen lépe chápe z tabule než z obrazovky. Časově nejnáročnější předměty jsou ale nepochybně Deep Reinforcement Learning a Deep Learning.
Co ti tento program dal? Splnil tvá očekávání?
Nepochybně. Angličtina profesora Matase nezklamala, praktickému využití NLP jsem se také naučil. Asi nejvýraznější známkou pokroku bylo, že po jeho absolvování si mohu přečíst nejrůznější články z oblasti zpracování jazyka, které uvedly například transformery (modely strojového učení, které se používají v doménách zpracování jazyka nebo strojového vidění, pozn. red.), které jsou nyní state-of-the-art i v jiných oblastech, a rozumím jim. Tyto články používaly třeba různé složité metriky, které jsem pochopil až na předmětu NLP. Nad očekávání nepochybně bylo, že na předávání certifikátů o absolvování programu na Staroměstské radnici jsem z rukou primátora hlavního města Prahy převzal ponožky s vyobrazením Golema.
Proč bys prg.ai Minor doporučil?
Myslím si, že každá škola nabízí trochu jiný pohled na problematiku, pracuje s různými typy dat, používá jiné nástroje. To vše rozšiřuje portfolio studenta, který následně žádá o práci. Nikdy neuškodí umět něco navíc. Člověk si uvede do kontextu různé přístupy a metody, se kterými se během studia setkává. Také pozná zajímavé lidi a pracoviště, takže když pak později řeší nějaký problém, ať už v praxi nebo třeba v rámci doktorského studia, ví, na koho se obrátit.
Jak vypadá studium
Podání přihlášky do programu vám přijetí nezaručuje. Přihlášky posuzují zástupci jednotlivých fakult na základě prospěchu, technických znalostí a motivace. Výsledky budou vyhlášeny 6. dubna.
V případě přijetí si můžete vybrat předměty ze šesti tematických bloků, přičemž musíte absolvovat alespoň jeden předmět ve čtyřech z nich. Dalším kritériem pro úspěšné splnění prg.ai Minoru je povinnost navštívit alespoň tři ze čtyř zapojených fakult. Pokud jste již dříve absolvovali některé předměty nabízené v rámci prg.ai Minor, budou vám uznány.
Představení prg.ai Minor můžete také zhlédnout v krátkém videu z minulého roku. Více informací a formulář pro přihlášky, které jsou otevřeny do 21. března, najdete na webových stránkách prg.ai/minor.
