Semantična priprava podatkov za učinkovitejšo uporabo umetne inteligence
21. 1. 2027 | 08.00 - 16.30 | GZS
Podatki so danes pogosto zbrani, objavljeni in tehnično dostopni, vendar še vedno niso pripravljeni za
učinkovito povezovanje, ponovno uporabo in uporabo v rešitvah umetne inteligence. Težava ni samo v formatu podatkov, temveč predvsem v njihovem pomenu: računalniški sistemi in orodja umetne inteligence morajo razumeti, kaj posamezni podatki predstavljajo, kako so povezani z drugimi podatki in iz katerih virov izhajajo.
Na delavnici bodo udeleženci na
praktičnih primerih spoznali, kako podatke iz preglednic in odprtih formatov nadgraditi v semantično opisane podatke z uporabo
URI-jev, RDF, ontologij, povezanih podatkov in
poizvedovalnega jezika SPARQL. Poseben poudarek bo na tem, kako semantično opisani podatki izboljšajo interoperabilnost, zmanjšajo dvoumnost, omogočajo povezovanje podatkov iz različnih virov ter predstavljajo bolj kakovostno osnovo za naprednejšo analitiko in uporabo umetne inteligence.
Delavnica je
zasnovana praktično: izhajala bo iz konkretnih javnih podatkovnih virov, kot so registrski, statistični in prostorski podatki, ter pokazala, kako iz razpršenih podatkov postopno pridemo do grafa podatkov, ki omogoča kompleksnejše poizvedbe, povezovanje z zunanjimi viri in boljšo strojno razumljivost podatkov.
Po zaključku delavnice bodo udeleženci znali razložiti pomen semantike za AI-pripravljenost organizacije, uporabljati principe FAIR pri načrtovanju in upravljanju podatkov, pripraviti podatke, ki so primerni za neposredno uporabo z LLM-ji, načrtovati uporabo ontologij za obogatitev in povezovanje podatkov in ovrednotiti ter izbrati ustrezne pristope za shranjevanje in upravljanje semantičnih podatkov.
Komu je seminar namenjen
Seminar je namenjen podatkovnim inženirjem in skrbnikom podatkov.
Program seminarja
08:00 - 08:30 Zbor udeležencev
08:30 - 10:00 Predavanje
10:00 - 10:10 Odmor
10:10 - 11:40 Predavanje
11:40 - 12:45 Odmor za kosilo
12:45 - 14:15 Predavanje
14:15 - 14:30 Odmor
14:30 - 16:00 Predavanje
Cilj delavnice je, da udeleženci:
- razumejo pomen semantično opisanih podatkov za učinkovito uporabo modelov AI,
- razumejo principe FAIR in njihovo vlogo pri izmenljivosti,
- ponovni uporabi in dolgoročni vrednosti podatkov,
- pripravijo podatke tako, da so neposredno uporabni za LLM-je in druge AI-modele,načrtujejo in uporabljajo ontologije za obogatitev podatkov ter izboljšanje razumevanja pomena,
- vzpostavijo osnovo za organizacijsko AI-pripravljenost skozi semantično upravljanje podatkov.
Predznanje
Za uspešno spremljanje delavnice je priporočljivo, da udeleženci poznajo osnovne koncepte dela s podatki in informacijskimi sistemi.
Udeleženci naj imajo predhodno znanje oziroma izkušnje z:
- osnovnim razumevanjem podatkovnih zbirk in tabelaričnih podatkov;
- delom s preglednicami, npr. Excel;
- osnovnim poznavanjem formatov CSV in JSON;
- osnovnim razumevanjem spletnih naslovov oziroma identifikatorjev;
- osnovnim tehničnim delom z datotekami in urejevalnikom besedila.
Potrebna programska oprema
Udeleženci morajo na delavnico prinesti svoj računalnik, na katerem naj imajo pripravljeno:
Predavatelja:
| Dr. Slavko Žitnik |
 |
Dr. Slavko Žitnik izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko, predsednik Slovenskega društva INFORMATIKA, predsednik Slovenskega društva za jezikovne tehnologije in član Sveta Agencije za komunikacijska omrežja in storitve RS. Raziskovalno se ukvarja s področji informacijskega poizvedovanja, ekstrakcije informacij, semantičnim spletom, (Nevro-)simbolno umetno inteligenco, velikimi jezikovnimi modeli in informacijskimi sistemi. Aktiven je na področju aplikativne uporabe raziskovalnih rezultatov v praksi in aktivno sodeluje na projektih AI4DH, LLM4DH, LLMs4EU, SLAF in KCUI. |
| Dr. Dejan Lavbič |
 |
Dr. Dejan Lavbič je izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer pedagoško in raziskovalno deluje na področjih informacijskih sistemov, razvoja programske opreme, podatkovnega modeliranja, spletnih tehnologij, semantične interoperabilnosti in uporabe sodobnih digitalnih tehnologij. Doktoriral je s področja hitrega razvoja ontologij in obvladovanja poslovnih pravil v poslovnih aplikacijah ter sodeloval pri več raziskovalnih in aplikativnih projektih s področja digitalizacije, interoperabilnosti in podatkovno podprtih rešitev, kar se vsebinsko neposredno povezuje s pripravo podatkov za naprednejšo analitiko in uporabo umetne inteligence.
|
Pogoji prijave in kotizacija
Delavnica poteka v okviru projekta Kompetenčni center za umetno inteligenco Slovenije, zato je udeležba na dogodku brezplačna. Prijava je obvezna.
Udeleženci morajo zagotoviti, da imajo na svojih računalnikih potrebno programsko opremo (glej zgoraj).
Rok za prijavo: 1. 1. 2027
S prijavo se udeleženec strinja s pogoji prijave. Pisno odjavo udeležbe, poslano na e-naslov zit@gzs.si, upoštevamo do vključno 1. 1. 2027, sicer zaračunamo neudeležbo v višini 50 € + DDV.