Creative Commons Zero (CC0) licenses © jplenio
Na petnajstem spletnem seminarju o pobudi za e-arhiviranje se bo preučilo, kako lahko tehnologije umetne inteligence racionalizirajo postopke arhiviranja, izboljšajo dostopnost podatkov ter zagotovijo dolgoživost in uporabnost digitalnih arhivov. Na spletnem seminarju bodo predstavljeni konkretni primeri in primeri uporabe, ki poudarjajo preobrazbeni učinek umetne inteligence na procese digitalnega arhiviranja, pri čemer bo poudarek na treh ločenih rešitvah za potrditev koncepta umetne inteligence, ki bodo udeležencem na voljo kot Dockerjevi kontejnerji:
- Optično prepoznavanje znakov (OCR): Naučite se, kako izboljšati in uporabljati model OCR, ki temelji na umetni inteligenci.
- Samodejno prepoznavanje govora (ASR): Razumeti, kako ASR omogoča govorjen jezik dostopen in analitičen.
- Pretvorba besedila v govor (TTS): Izkusite moč TTS pri oživljanju besedila z naravno zvočno sintezo govora.
Z uporabo umetne inteligence je mogoče avtomatizirati različne vidike postopka arhiviranja, kar omogoča enostavno iskanje in dostop do arhivirane vsebine. OCR, ki temelji na umetni inteligenci, lahko izboljša natančnost prepoznavanja besedila, zmanjša ročne napake in prihrani čas. ASR lahko pretvori govorjeno vsebino v besedilo, kar omogoča iskanje in analizo zvočnih arhivov, s čimer se ohranijo dragocene govorjene informacije za prihodnjo uporabo. TTS lahko pretvori besedilo v naravno zveneči govor, zaradi česar so arhivirane vsebine dostopnejše osebam z okvarami vida in tistim, ki imajo raje slušno učenje.
Poleg tega lahko te rešitve umetne inteligence pomagajo ohranjati celovitost in avtentičnost digitalnih arhivov ter zagotavljajo, da informacije ostanejo točne in se sčasoma ne spreminjajo. Pomagajo lahko tudi pri selitvi podatkov v nove formate, zaščiti pred tehnološko zastarelostjo in zagotavljanju dolgoročne uporabnosti in dostopnosti digitalnih arhivov.
Ob koncu spletnega seminarja bodo udeleženci pridobili vpogled v prosto dostopne odprte modele umetne inteligence in kako jih vključiti v organizacijske delovne postopke. Razumeli bodo tudi, zakaj so koristni za elektronsko arhiviranje.
Spletni seminar za usposabljanje bo v četrtek, 17. aprila 2025, od 10.00 do 11.00 po srednjeevropskem času predstavil dr. Anssi Jääskeläinen iz Xamka (univerza za uporabne znanosti na jugovzhodu Finske).
Tehnične zahteve: Udeleženci, ki želijo izvajati rešitve umetne inteligence, morajo imeti okolje Linux s Python 3.1x ali zmogljivost za zagon kontejnerjev Docker. Osnovno razumevanje programiranja Python je bistveno tudi za učinkovito eksperimentiranje z zagotovljenimi rešitvami AI PoC.
Praktične informacije o spletnem seminarju bodo na voljo, ko bo prijava zaključena.