Меко рачунарство Шифра: ОК0014 | 6 ЕСПБ

Опште информације

Ниво студија: Основне струковне студије

Година студија: 2

Семестар: 4

Услов: нема

Циљ: Циљ предмета је стицање основних знања и вештина из области вештачке интелигенције, основним концептима меког рачунарства и делимично машинског учења

Исход: Студенти ће бити оспособљени за употребу концепата меког рачунарства и појединих алгоритама машинског учења при пројектовању софтверских производа и решења која се делимично заснивају на тим концептима

Садржај предмета

Теоријска настава:

Подручја вештачке интелигенције. Меко рачунарство. Машинско учење
Вештачке неуронске мреже. Неурон, активациона функција, архитектуре мрежа
Обучавање, унакрсна валидација и проблем пренаучености вештачких неуронских мрежа
Вештачке неуронске мреже мреже засноване на вишеслојном перцептрону
Конволуционе вештачке неуронске мреже неуронске мреже
Примена вештачких неуронских мрежа
Расплинута (Fazzy) логика
Експертни системи (системи за подршку у одлучивању)
Пробабилистичко рачунарство. Бајесовске мреже. Теорија игара
Еволутивни (генетски) алгоритми
Природом инспирисане хеуристике (мета –хеуристике)
Метода вектора ослонца
Теорија аномалија и методе откривања аномалија I део
Теорија аномалија и методе откривања аномалија II.део

Практична настава:

Литература

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

Број часова активне наставе (недељно)

Предавања: 2

Вежбе: 3

Други облици наставе: 0

Оцена знања (максималан број поена 100)

Предиспитне обавезе

Поени

активности у току предавања

активности на лабораторијским вежбама

семинарски рад

колоквијум

Завршни испит