AI Education II

Interaktivní učebna umělé inteligence
🔬 OpenTechLab Jablonec nad Nisou
🏫 Science Micro Elementary School
Pokročilé simulátory pro hlubší pochopení neuronových sítí. Od architektury sítě až po pokročilé modely.

Doporučená cesta učení

🧠
MLP Builder
Stavba sĂ­tÄ›
🎨
Grayscale
Obraz
⚡
ReLU Lab
Nelinearita
đź”®
CNN
Vidění
đź”®
Autoencoder
Komprese
🎨
GAN Lab
Generování
🧠
Transformer
Attention
đź“Š
Q-Table
RL Základy
🧠
DQN
Deep RL
01

Stavba a trénink sítě

🧠 Simulátor

MLP Builder

Interaktivní návrh vlastní architektury. Experimentujte s vrstvami a neurony.

Spustit simulaci →
🧠 Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Průvodce návrhem sítě a analýza vlivu architektury na učení.

Otevřít zadání →
02

Zpracování obrazu

🎨 Simulátor

MLP Grayscale

Aplikace MLP na pixely. Pochopte vizuální vstupy sítě.

Spustit simulaci →
🎨 Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Vizualizace vah a pochopenĂ­ reprezentace obrazu.

Otevřít zadání →
03

AktivaÄŤnĂ­ funkce

⚡ Simulátor

ReLU LaboratoĹ™

Význam nelinearity a funkce ReLU v hlubokém učení.

Spustit simulaci →
⚡ Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Problém mizejících gradientů a mrtvých neuronů.

Otevřít zadání →
04

KonvoluÄŤnĂ­ sĂ­tÄ›

🔮 Simulátor

CNN vs MLP

Porovnání klasické a konvoluční sítě na datech MNIST.

Spustit simulaci →
đź”® Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Analýza filtrů a pooling vrstev.

Otevřít zadání →
05

Autoencoder

🔮 Simulátor

Autoencoder

Komprese dat, bottleneck a latentnĂ­ prostor.

Spustit simulaci →
đź”® Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Experimenty s rekonstrukcí a generováním.

Otevřít zadání →
06

GenerativnĂ­ sĂ­tÄ› (GAN)

🎨 Simulátor

GAN LaboratoĹ™

Souboj Generátoru a Diskriminátoru.

Spustit simulaci →
🎨 Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Nashova rovnováha a trénink generativních modelů.

Otevřít zadání →
07

Transformers a Attention

🧠 Simulátor

Transformer Playground

Vizualizace self-attention. Jak fungují jazykové modely.

Spustit simulaci →
🧠 Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Rozbor matic pozornosti a tokenizace.

Otevřít zadání →
08

Reinforcement Learning

📊 Simulátor

Q-Table Learning

Základy RL: Učení agenta pomocí Q-tabulky.

Spustit simulaci →
đź“Š Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Výpočet Q-hodnot a odměn.

Otevřít zadání →
09

Deep Q-Network

🧠 Simulátor

Deep Q-Network

Pokročilé RL s využitím neuronové sítě místo tabulky.

Spustit simulaci →
🧠 Worksheet

BadatelskĂ˝ denĂ­k

Stabilita uÄŤenĂ­ a replay buffer v praxi.

Otevřít zadání →