Ethical AI: úvod do problematiky Ethical AI, teda etická umelá inteligencia, predstavuje oblasť výskumu a praxe, ktorá sa zameriava na vývoj, implementáciu a používanie systémov […]
Značka: bias
Mediálna gramotnosť: Štít proti manipulácii
Definícia a význam médiálnej gramotnosti Médiálna gramotnosť je súbor vedomostí, zručností a postojov, ktoré umožňujú ľuďom prístup k médiám, ich chápaniu, kritickému hodnoteniu, vytváraniu mediálnych […]
Predictive Policing: Bezpečnosť vs. spravodlivosť
Čo je predictive policing a prečo je téma kontroverzná Predictive policing (prediktívne policajné analýzy) je súbor dátovo-analytických metód, ktoré odhadujú pravdepodobnosť výskytu kriminality v čase […]
Behaviorálna ekonomika: Prečo sa ľudia nesprávajú racionálne
Behavioral economics: viac než len buzzword Pojem behavioral economics (behaviorálna ekonómia) sa v posledných rokoch stal módnym výrazom v akademických kruhoch, médiách aj podnikovej praxi. […]
Dáta pre rozhodovanie
Dáta ako základ rozhodnutí: od hypotézy po vizualizáciu. Ako minimalizovať bias a stanoviť priority.
Etika autonómnych dronov
Etické rámce nasadenia autonómnych UAV v spoločnosti. Zodpovednosť, transparentnosť a ochrana súkromia v praxi.
Algoritmická zaujatosť
Modely môžu kopírovať skreslenia. Pomáha audit, vysvetliteľnosť a diverzita dát.
Etika AI v riadení
Etické otázky AI: minimalizujte bias, chráňte súkromie a auditujte modely. Nastavte jasnú governance a zodpovednosti.
Riadenie diverzity
Riadenie diverzity zvyšuje inovácie. Budujte inklúziu, minimalizujte bias a nastavte férové pravidlá spolupráce.
Etika a rizika AI
Etické rámce pro AI: jak minimalizovat bias, chránit soukromí a nastavit governance a odpovědnost v souladu s aktuálními pravidly a normami.
AI a bias (predpojatosť)
Ai a bias (predpojatosť): Výzvy a Riešenia v Umelom Inteligencii V súčasnej ére umelá inteligencia (AI) prináša so sebou nielen revolúciu v ekonómii, ale aj […]
Chyby pri práci s dátami
Najčastejšie chyby v dátach a analytike a tipy, ako im predchádzať, aby rozhodnutia stáli na spoľahlivých a porovnateľných podkladoch.
Bias v SWOT
Minimalizujte dojmy a skreslenia: techniky, ktoré držia SWOT pri faktoch, od anonymného hlasovania po nezávislé zdroje a roly „challengera“.
Klinické štúdie
Hodnoťte kvalitu štúdií, nie len záver. Dôležité sú koncové body, vzorka a kontrola biasu.
Etika odporúčacích systémov
Etické výzvy odporúčaní: predchádzanie biasu, ochrana súkromia a vysvetliteľnosť rozhodnutí, aby personalizácia bola spravodlivá a dôveryhodná.
Najčastejšie chyby v SWOT
Najčastejšie chyby SWOT: všeobecné formulácie, bez dát a bez akčného finále.
Srdce vs. dáta pri stávkach
Srdce klame; rozhodujte podľa dát a disciplíny, nie klubovej lojality či emócií po zápase.
Manažérske rozhodovanie
Rozhodujte lepšie: proces od definície problému po výber riešenia. Práca s dátami, skresleniami a rizikami, aby sa plány aj zrealizovali.
Psychológia osobných financií
Ako emócie a skreslenia ovplyvňujú peniaze: návyky, impulzy a motiváciu. Naučte sa prelamovať bariéry a vytvoriť si udržateľné finančné správanie v praxi.
Mentálne účty
Mentálne účty vedia skresliť výbery; nauč sa rámce, ktoré znižujú „vidím plnú hotovosť“ efekt a chránia disciplínu.
Metody analýzy dat
Posouvejte se od „co se stalo“ k „co dělat dál“. Prediktivní a preskriptivní metody přinášejí akci z dat.