Navigacija

22MOIS - Osnove inteligentnih sistema

Specifikacija predmeta
Naziv Osnove inteligentnih sistema
Akronim 22MOIS
Studijski program Digitalno procesno inženjerstvo
Modul
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 4.0 Status predmeta izborni predmet
      Uslovljnost drugim predmetom Nema Oblik uslovljenosti
      Ciljevi izučavanja predmeta Cilj kursa iz inteligentnih sistema je sticanje osnovnih znanja o inteligentnim sistemima i njihovoj primeni, načinima primene sistema sa „inteligentnim“ funkcionalnostima, kao i razvoj veština za dizajn i implementaciju inteligentnih sistema u procesnom inženjerstvu.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Nakon odslušanog i položenog ispita, studenti će biti osposobljeni da primene osnove veštačke inteligencije pri rešavanju problema, predstavljanju znanja, zaključivanju i učenju i da razumeju i primene različite tehnike veštačke inteligencije i mašinskog učenja u modelovanju i upravljanju procesima.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave Osnovi veštačke inteligencije. Algoritmi pretrage. Klasifikacija podataka i procena veza između podataka. Mašinsko učenje. Metode najbližih suseda. Logičko programiranje. Neuralne mreže. Genetski algoritmi.
      Sadržaj praktične nastave Samostalne vežbe studenata na računaru. Primena tehnika veštačke inteligencije i mašinskog učenja pomoću softverskih alata i programskih jezika (Python i dr.) u primerima značajnim za procesne sisteme. Studenti će takođe rešavati deo problema samostalno kroz zadatke.
      Literatura
      1. Materijal sa predavanja i vežbi
      2. "Artificial Intelligence: A Modern Approach", S. Russell, P. Norvig, Prentice Hall, 2009
      3. "Artificial Intelligence with Python: A Comprehensive Guide to Building Intelligent Apps for Python Beginners and Developers", P. Joshi, Packt, 2017
      4. "Mašinsko učenje", O. Joldžić, D. Kosić, Akademska misao, 2020
      5. "Introduction to Machine Learning", fourth edition, E. Aplaydin, The MIT Press, 2020
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      2 2
      Metode izvođenja nastave Predavanja, vežbe u računarskoj laboratoriji, konsultacije
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja Pismeni ispit 30
      Praktična nastava Usmeni ispit
      Projekti
      Kolokvijumi
      Seminari 20