Spinner

Dokument se učitava

ATUSS

VIŠER

Akademija tehničko-umetničkih strukovnih studija Beograd

Odsek Visoka škola elektrotehnike i računarstva

Inteligentni sistemi i tehnologije Šifra: 151507 | 6 ESPB

Opšte informacije
Nivo studija: Osnovne strukovne studije
Godina studija: 3
Semestar: 6
Uslov: Poželjno da student ima položeno programiranje i matematiku.
Cilj: Upoznavanje inteligentnih tehnologija u softverskim aplikacijama, sticanje znanja potrebnih za rad sa alatima za razvoj i njihovu integraciju u informacione sisteme, uvod u savremene trendove u oblasti inteligentnih sistema.
Ishod: Studenti će biti osposobljeni da koriste okruženja i biblioteke radi integracije poslovne inteligencije u IS radi ostvarivanja naprednih funkcionalnosti i da se dalje samostalno usavršavaju u ovoj oblasti
Sadržaj predmeta
Teorijska nastava:
  1. Uvodno predavanje.
  2. Algoritmi za pretraživanje-prvi deo.
  3. Algoritmi za pretraživanje-drugi deo
  4. Propoziciona i predikatska logika.
  5. Ekspertski sistemi.
  6. Fuzzy logika.
  7. Bajesove mreže.
  8. Neuronske mreže i genetski algoritmi.
  9. Pregled prvog dela gradiva
  10. Deskriptivna logika.
  11. Semantički Veb.
  12. Tehnike i tehnologije za napredno pretraživanje podataka.
  13. Pregled drugog dela gradiva
  14. Zaključna razmatranja.
Praktična nastava:
  1. U skladu sa temom obrađenom u okviru predavanja. Demonstracija praktičnog razvoja inteligentnih sistema predstavljenih na predavanjima, korišćenjem odabranih alata. Program predmeta usklađen sa preporukama IEEE/ACM CC2001, Computer science - CS260, Artificial Intelligence, kao i sa CS261w AI and Information.
Literatura
  1. Goran Šimić, Tehnologije i sistemi veštačke inteligencije, Akademija tehničko-umetničkih strukovnih studija Beograd, Odsek Visoka škola elektrotehnike i računarstva, Vojvode Stepe 283, Beograd, ISBN 978-86-6090-186-8, COBISS.SR-ID 182283273, 242 strana, 2025
  2. M.Russel, Mining the Social Web, O’Reilly, USA, 2013
Broj časova aktivne nastave (nedeljno)
Predavanja: 3
Vežbe: 2
Drugi oblici nastave: 0
Ocena znanja (maksimalan broj poena 100)
Predispitne obaveze
Poeni
aktivnosti u toku predavanja
5
aktivnosti na laboratorijskim vežbama
5
seminarski rad
0
kolokvijum
60
Završni ispit
Poeni
Pismeni ispit
30
Usmeni ispit
0
Praktični ispit
0
Obaveštenja