Рачунарска интелигенција

ID: 9016
врста предмета: научно-стручни
носилац предмета: .
извођачи:
контакт особа: .
ниво студија: мастер академске студије - индустрија 4.0
ЕСПБ: 6
облик завршног испита: писмени+усмени
катедра: Катедре

извођења

циљ

Оспособљавање студената за развој и примену достигнућа из области Софт рачунарства у циљу решавања разнородних проблема и оспособљавање за даљи рад.

исход

Студент је оспособљен за даље усавршавање и рад у области Рачунарске интелигенције.

садржај теоријске наставе

Проблеми вештачке интелигенције и начини решавања. Неуронске мреже и њихова примена у решавању проблема. Примене расплинуте-логике за решавање проблема. Алгоритми засновани на методи подржавајућих вектора. Проблеми претраживања и оптимизације и начини решавања. Хеуристички и егзактни методи за решавање проблема претраживања и оптимизације. Метахеуристике (Генетски алгоритми, Симулирано каљене, Хеуристика заснована на електромагнетизму, Табу-претраживање, Променљиве околине, ...) Системи засновани на правилима. Коришћење система заснованих на агентима. Машинско учење. Технике које се користе у машинском учењу.

садржај практичне наставе

Увежбавање имплеметирања и коришћења метода и техника рачунарске интелигенције на различитим колекцијама података и алатима.

услов похађања

Нема предуслова.

ресурси

фонд часова

укупан фонд часова: 90

активна настава (теоријска)

ново градиво: 30
разрада и примери (рекапитулација): 0

активна настава (практична)

аудиторне вежбе: 45
лабораторијске вежбе: 0
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 0
консултације: 0
дискусија/радионица: 0
студијски истраживачки рад: 0

провера знања

преглед и оцена рачунских задатака: 0
преглед и оцена лабораторијских извештаја: 0
преглед и оцена семинарских радова: 0
преглед и оцена пројекта: 0
колоквијум са оцењивањем: 0
тест са оцењивањем: 10
завршни испит: 5

провера знања (укупно 100 поена)

активност у току предавања: 0
тест/колоквијум: 0
лабораторијска вежбања: 0
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 30
пројекат: 0
завршни испит: 70
услов за излазак на испит (потребан број поена): 0

литература

Vojislav Kecman: Learning and Soft Computing, MIT Press, 2001.; Konar Amit: Artificial Intelligence and Soft Computing, CRC Press, 2000; Talibi El-Gazali: Metaheuristics - from design to implementation, John Willey and Sons, 2009.;