Sveučilišni diplomski studij Građevinarstvo

OPĆE INFORMACIJE

Predavanja

izv.prof.dr.sc. DOKŠANOVIĆ TIHOMIR

Vježbe

izv.prof.dr.sc. DOKŠANOVIĆ TIHOMIR

Naziv kolegija

Primjena umjetne inteligencije u građevinarstvu

Studijski program

Sveučilišni diplomski Građevinarstvo

Status kolegija

Izborni

Godina

I.

Bodovna vrijednost i način izvođenja nastave

ECTS koeficijent opterećenja studenata

3,0

Broj sati (P+V+S)

30+15+0

OPIS KOLEGIJA

1.1.      Ciljevi kolegija

Cilj kolegija je osposobiti studente za razumijevanje temeljnih mogućnosti i ograničenja umjetne inteligencije (UI) u građevinarstvu, uz naglasak na generativnu umjetnu inteligenciju, obradu i interpretaciju stručne dokumentacije, podršku odlučivanju, optimizaciju radnih procesa te kritičku procjenu pouzdanosti, primjenjivosti i profesionalne prihvatljivosti rezultata dobivenih primjenom UI alata.

1.2.      Uvjeti za upis kolegija

Nema.

1.3.      Očekivani ishodi učenja za kolegij

1.        Objasniti temeljne pojmove i pristupe umjetne inteligencije relevantne za građevinarstvo, uključujući generativnu umjetnu inteligenciju i velike jezične modele.

2.        Procijeniti prikladnost primjene UI alata u različitim zadacima građevinske struke, uključujući rad s dokumentacijom, podršku projektiranju, upravljanje informacijama i odlučivanje.

3.        Primijeniti osnovne postupke strukturiranog zadavanja upita i korištenja UI alata pri rješavanju jednostavnijih stručnih zadataka u građevinarstvu.

4.        Kritički interpretirati i vrednovati rezultate dobivene primjenom UI alata s obzirom na točnost, potpunost, ograničenja modela i potrebu stručne verifikacije.

5.        Prepoznati i obrazložiti etičke, pravne i profesionalne rizike primjene umjetne inteligencije u građevinskoj praksi.

1.4.      Sadržaj kolegija

Predavanja (30 sati): osnovni pojmovi i razvoj umjetne inteligencije; vrste umjetne inteligencije i područja primjene u građevinarstvu; generativna umjetna inteligencija i veliki jezični modeli; podaci u građevinarstvu i priprema ulaznih podataka; primjena UI alata u radu s tehničkom i projektnom dokumentacijom; umjetna inteligencija u projektiranju i optimizaciji rješenja; primjena u upravljanju projektima i građevinskim procesima; povezanost umjetne inteligencije i informacijskog modeliranja (BIM); osnove inženjerstva strukturiranih upita prema UI alatima; kritička provjera i interpretacija rezultata; etički, pravni i profesionalni aspekti primjene; ograničenja i rizici primjene UI alata u inženjerskoj praksi.

Vježbe (15 sati): izrada i usporedba strukturiranih upita prema UI alatima za stručne zadatke; primjena UI alata na obradu i sažimanje tehničke dokumentacije; kritička analiza UI-generiranih odgovora i tehničkih sažetaka; primjena UI alata u jednostavnim scenarijima iz projektiranja, planiranja i izvještavanja; samostalni zadatak s prikazom odabranog UI alata, opisom postupka rada i stručnom evaluacijom dobivenih rezultata.

1.5.      Vrste izvođenja nastave (staviti X)

 predavanja     X

 seminari i radionice 

 vježbe     X

 obrazovanje na daljinu

 terenska nastava

 samostalni zadaci     X

 multimedija i mreža     X

 laboratorij

 mentorski rad     X

1.6.      Obveze studenata

Redovito pohađanje predavanja i vježbi; aktivno sudjelovanje u raspravi i radu na vježbama; izrada kratkog individualnog ili grupnog zadatka; pristup provjerama znanja.

1.7.      Praćenje rada studenata (dodati X uz odgovarajući oblik praćenja)

Pohađanje nastave

X

Aktivnost u nastavi

X

Seminarski rad

X

Eksperimentalni rad

Pismeni ispit

X

Usmeni ispit

Esej

Istraživanje

Projekt

X

Kontinuirana provjera znanja

X

Referat

Praktični rad

1.8.      Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata tijekom nastave i na završnom ispitu

1.9.      Obvezna literatura i broj primjeraka u odnosu na broj studenata koji trenutačno pohađaju nastavu na kolegiju

Naslov

Broj primjeraka

Broj studenata

Mitchell, M. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Farrar, Straus and Giroux, 2019.

5

60

Massaron, L.; Mueller, J. AI For Dummies. Wiley, 2022.

5

60

FER: Vodič za studente: Kako (ne) koristiti umjetnu inteligenciju na FER-u

Javno dostupno

60

1.10.   Dopunska literatura

Warwick, K. Artificial Intelligence: The Basics. Routledge, 2012.

Burkov, A. The Hundred-Page Machine Learning Book. Andriy Burkov, 2019.

Tegmark, M. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf, 2017.

Russell, S. J.; Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed..  Pearson, 2020.

1.11.   Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje izlaznih znanja, vještina i kompetencija

Kvaliteta kolegija prati se kroz analizu uspješnosti studenata (prolaznost i raspodjela ocjena), evaluaciju kvalitete predanih zadataka i studija slučaja, studentske ankete te periodično usklađivanje sadržaja s razvojem UI alata i potrebama građevinske prakse.