Full text
«Τεχνητή Νοημοσύνη: Παροδική μόδα ή φυσική εξέλιξη?» Χάρης Γεωργίου (MSc, PhD) https://www.epe.org.gr https://www.hiu.gr
Ένωση Πληροφορικών Ελλάδας 2 https://www.epe.org.gr
3
Harris Georgiou (MSc, PhD) – https://github.com/xgeorgio/info •R&D: Associate post-doc researcher and lecturer with the University Athens (NKUA) and University of Piraeus (UniPi) •R&D consultant in Medical Imaging, Machine Learning, Data Analytics, Signal Processing, Process Optimization, Dynamic Systems, Complexity & Emergent A.I., Game Theory •Safety-Critical / Quality Assurance, Systems Engineering •Rescue Robotics, Crisis Management, Disaster Response •HRTA member since 2010, field operator (USAR, scuba diver) •HRTA LEAR, R&D coordinator, scientific advisor since 2016 •Wilderness first aid, paediatric (child/infant) •Humanitarian aid & disaster relief in Ghana, Lesvos, Piraeus •Support of unaccomp. minors, teacher in community schools •Streetwork training, psychological first aid & victim support •3+4 books, 240+ scientific papers/articles (and 7 marathons) 4
Επισκόπηση •Περιεχόμενα: –Μέρος Ι: Τι εννοούμε «Τεχνητή Νοημοσύνη» – Βασικές έννοιες DA/ML –Μέρος ΙI: Μελλοντικές προοπτικές, περιορισμοί, προσδοκίες •Σχετικό υλικό: –«Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση και στην Αναλυτική Δεδομένων», Χ. Γεωργίου, A’ κύκλος ανοικτών μαθημάτων ΕΠΕ – https://youtu.be/mlU4SvyfRqA –«Artificial Intelligence | 60 Minutes Full Episodes» – https://www.youtube.com/watch?v=aZ5EsdnpLMI –Computer History Museum (CHM) – https://www.youtube.com/@ComputerHistory –Peter Norvig, Stuart J. Russell (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Ed.) – https://people.engr.tamu.edu/guni/csce625/slides/AI.pdf 5
Πως βλέπετε τις εξελίξεις στις τεχνολογίες Α.Ι. ως προς τη χρήση τους στην καθημερινότητα? → https://tinyurl.com/cb559mth Ποιοι είναι οι κύριοι λόγοι ανησυχίας σας σχετικά με τη χρήση του Α.Ι.? → https://tinyurl.com/2zw2dujh Πως μπορούν να αντιμετωπιστούν οι αρνητικοί παράγοντες της χρήσης Α.Ι.? → https://tinyurl.com/hkad8dru
Μέρος Ι: Που βρισκόμαστε σήμερα 7 1. Η «νοημοσύνη» στη Φύση 2. Άλμα στο σήμερα 3. Data Analytics (pipeline) 4. Τι μπορεί να «υπολογιστεί»?
8 Source: https://medium.com/ai-in-plain-english/what-the-new-deepseek-llm-teaches-us-about-ai-as-a-business-model-is-astounding-d4689f363633
9 Source: BBC
16
17
18 Source: Hellenic Informatics Union (HIU), open courses 2024-2025
19 Source: MIT OpenCourseWare 16.982 “Advanced Software Engineering” Also, more recently: • Agile methods (e.g. Scrum) • CI/CD • DevOps • ...
20 Source: H.Georgiou, ”Data Science for Teams: 20 Lessons from Fieldwork” (2025)
21 Source: H.Georgiou, ”Data Science for Teams: 20 Lessons from Fieldwork” (2025)
22 Data Science team roles: • Infrastructure Engineer • A.I. Expert • Software Developer • Team Mentor-Coordinator Source: H.Georgiou, ”Data Science for Teams: 20 Lessons from Fieldwork” (2025)
23
24 Source: https://www.bbc.com/news/articles/c8e9d13x2z7o
25
32
33
34 Δ(ELO) = +677 P{win} 0,99
35 Source: https://medium.com/data-science/sw-hw-co-optimization-strategy-for-large-language-models-llms-855f20a14629
36 Source: https://cacm.acm.org/research/computer-vision-ml-and-ai-in-the-study-of-fine-art/
37 Source: https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-are-ai-hallucinations
38 Source: https://www.scrut.io/post/ai-hallucinations-grc
39 https://medium.com/ai-advances/the-black-box-ai-cannot-refactor-itself-the-cobol-moment-of-llms-is-looming-39ef0a2aca3f
40 Source: A. AlQuraini, “ChatGPT as seen through the Dunning-Kruger Curve” (26/2/2023)
41 Credits: INTREPID project (EU H2020) Live 3-D optimal route planning: Risk assessment and FR team navigation inside the hotzone
48 Source: “13 minutes to the Moon” (podcast) – https://www.bbc.co.uk/programmes/w13xttx2
Πως βλέπετε τις εξελίξεις στις τεχνολογίες Α.Ι. ως προς τη χρήση τους στην καθημερινότητα? → https://tinyurl.com/cb559mth Ποιοι είναι οι κύριοι λόγοι ανησυχίας σας σχετικά με τη χρήση του Α.Ι.? → https://tinyurl.com/2zw2dujh Πως μπορούν να αντιμετωπιστούν οι αρνητικοί παράγοντες της χρήσης Α.Ι.? → https://tinyurl.com/hkad8dru
→ https://tinyurl.com/cb559mth
→ https://tinyurl.com/2zw2dujh
→ https://tinyurl.com/hkad8dru
Σύνοψη 53 •Περιεχόμενα: –Μέρος Ι: Τι εννοούμε «Τεχνητή Νοημοσύνη» – Βασικές έννοιες DA/ML –Μέρος ΙI: Μελλοντικές προοπτικές, περιορισμοί, προσδοκίες •Σχετικό υλικό: –«Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση και στην Αναλυτική Δεδομένων», Χ. Γεωργίου, A’ κύκλος ανοικτών μαθημάτων ΕΠΕ – https://youtu.be/mlU4SvyfRqA –«Artificial Intelligence | 60 Minutes Full Episodes» – https://www.youtube.com/watch?v=aZ5EsdnpLMI –Computer History Museum (CHM) – https://www.youtube.com/@ComputerHistory –Peter Norvig, Stuart J. Russell (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Ed.) – https://people.engr.tamu.edu/guni/csce625/slides/AI.pdf
YouTube: @ApneaCoding https://www.youtube.com/@apneacoding https://www.facebook.com/apneacoding Github: @xgeorgio https://github.com/xgeorgio http://apneacoding.blogspot.com Hamming (7,4) error correction codes in R Kmeans clustering in COBOL Bi-directional Associative Memory (BAM) in Arduino/C Linear Regression in SQL, Matlab ... 54
55 https://courses.epe.org.gr
Πως βλέπετε τις εξελίξεις στις τεχνολογίες Α.Ι. ως προς τη χρήση τους στην καθημερινότητα? → https://tinyurl.com/cb559mth Ποιοι είναι οι κύριοι λόγοι ανησυχίας σας σχετικά με τη χρήση του Α.Ι.? → https://tinyurl.com/2zw2dujh Πως μπορούν να αντιμετωπιστούν οι αρνητικοί παράγοντες της χρήσης Α.Ι.? → https://tinyurl.com/hkad8dru
Χάρης Γεωργίου (MSc,PhD) https://www.linkedin.com/in/xgeorgio https://methodd.substack.com Ερωτήσεις 57