Programiranje u integrisanim tehnologijama Šifra: 317215 | 8 ESPB

Opšte informacije

Nivo studija: Master strukovne studije

Godina studija: 2

Semestar: 3

Uslov: Poznavanje programskog jezika Python ili C++.

Cilj: Osposobljavanje studenata da projektuju i implementiraju složene programerske zadatke korišćenjem integrisanih tehnologija.

Ishod: Studenti će biti osposobljeni da uz pomoć savremenog razvojnog okruženja razviju složene programe na jeziku Python integrisanim sa drugim tehnologijama.

Sadržaj predmeta

Teorijska nastava:

Mrežno programiranje u integrisanim tehnologijama.
Višenitno programiranje u integrisanim tehnologijama.
GUI programiranje u integrisanim tehnologijama.
Programiranje baza podataka u integrisanim tehnologijama.
Veb programiranje u integrisanim tehnologijama: klijent-server arhitektura.
Radni okvir Flask: okruženje, aplikacija, rutiranje, URL vezivanje, HTTP metode, šabloni.
Radni okvir Flask: statični fajlovi, request object, slanje forme šablonu, kolačići, sesije, greške.
Radni okvir Flask: redirekcija, poruke, otpremanje fajlova, ekstenzije. WTF, SQLAlchemy, Sijax.
Radni okvir Django: okruženje, projekat, životni ciklus, Admin interfejs, Views, URL mapiranje.
Radni okvir Django: šabloni, redirekcija, email, generički Views, procesiranje forme.
Radni okvir Django: otpremanje fajla, kolačići, sesije, keširanje, RSS, Ajax.
Veb servisi u integrisanim tehnologijama.
Genetski algoritam u integrisanim tehnologijama.
Programiranje video igre u integrisanim tehnologijama.
Procesiranje slike u integrisanim tehnologijama.

Praktična nastava:

Praktična nastava prati program predavanja rešavanjem zadataka u računarskoj laboratoriji.

Literatura

Vesli Čan (Wesley J. Chun), Python: programiranje aplikacija, Mikro knjiga, 2014.
M. O. Faruque Sarker, Python Network Programming Cookbook, Packt Publishing, 2014.
Prateek Joshi, Artificial Intelligence with Python, Packt Publishing, 2017.
Andrew Pinkham, Django Unleashed, SAMS, 2016.
Miguel Grinberg, Flask Web Development, O’REILLY, 2014.

Broj časova aktivne nastave (nedeljno)

Predavanja: 4

Vežbe: 3

Drugi oblici nastave: 0

Ocena znanja (maksimalan broj poena 100)

Predispitne obaveze

Poeni

aktivnosti u toku predavanja

aktivnosti na laboratorijskim vežbama

seminarski rad

kolokvijum

Završni ispit