(in Polish) Algorytmy sztucznej inteligencji w Big Data-ćwiczenia WSE-BD-ASIwBD(I)-ćw
AI algorithms and methods:
classification algorithms (Decision Trees, Random Forest, Logistic Regression, SVM),
clustering algorithms (k-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering),
unsupervised learning for analysing social structures,
introduction to neural networks (MLP) in social science research,
basics of predictive modelling using sociological datasets,
NLP models:
sentiment analysis,
TF-IDF,
embeddings (Word2Vec / FastText),
topic modelling (LDA).
Practical competencies:
preparing social data for modelling (cleaning, preprocessing),
creating machine-learning pipelines (scikit-learn),
model validation and evaluation in the social science context,
model interpretation (SHAP, LIME),
ethical aspects of AI — bias, fairness, explainability,
applications of AI in sociology: discourse analysis, behavioural models, trend prediction, social network analysis.
(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Subject level
Learning outcome code/codes
Type of subject
Preliminary Requirements
Course coordinators
Learning outcomes
Knowledge
After completing the course, the student:
knows fundamental AI algorithms used in social data analysis,
understands differences between supervised and unsupervised learning,
is aware of methodological limitations and interpretative risks when applying AI in sociology.
Skills
is able to prepare sociological datasets for algorithmic analysis,
builds and trains classification, clustering, and basic neural network models,
interprets model outputs with consideration of the social context,
uses AI tools for text and qualitative data analysis.
Social competences
applies ethical principles in AI-based research,
critically evaluates AI-generated results,
understands the social impact of algorithms and their role in shaping social processes.
Assessment criteria
group project based on a real dataset (60%),
laboratory tasks (20%),
practical Python exam/assignment (20%).
Bibliography
Zajęcia pt. „AI, Big Data and Power BI for Social Sciences” obejmują:
– wprowadzenie do źródeł danych społecznych przetwarzanych przez algorytmy (dane ankietowe, miejskie, streamingowe, social media),
– przygotowanie danych do analizy z wykorzystaniem funkcji Power BI oraz prostych modeli AI (np. klasyfikacja tekstu, identyfikacja sentymentu, grupowanie danych),
– projektowanie dashboardów analitycznych, które integrują wyniki działania algorytmów AI z wizualizacjami Power BI,
– interpretację predykcji i rekomendacji generowanych przez modele uczące się, z uwzględnieniem ograniczeń i ryzyka (AI ethics),
– omówienie „algorithmic accountability” w kontekście polityk publicznych i procesów społecznych.
Zajęcia wspierają rozwój kompetencji data literacy, AI literacy oraz visual reasoning.
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: