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

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

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.

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

Нема предуслова.

Укупан фонд часова: 90

Ново градиво: 30
Разрада и примери (рекапитулација): 0

Аудиторне вежбе: 45
Лабораторијске вежбе: 0
Рачунски задаци: 0
Семинарски рад: 0
Пројекат: 0
Консултације: 0
Дискусија/радионица: 0
Студијски истраживачки рад: 0

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

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

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.