Courses – Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu

Subject: (22.EAI016)

Type of studies	Title
Master Academic Studies	Artificial Intelligence and Machine Learning (Year: 1, Semester: Winter)

General information:

Category	Theoretical-methodological
Scientific or art field	Computer Engineering and Computer Communication
ECTS	6

U okviru predmeta studenti se upoznaju sa postojećim konceptima autonomne mobilnosti i trenutnim stanjem u oblasti razvoja inteligentnih i autonomnih vozila. Cilj je razumevanje koncepta autonomnog vozila, taksonomije nivoa autonomije, funkcionalne dekompozicije nivoa autonomije, kao i potrebnih gradivnih blokova (sa naglaskom na hardver i softver, ali i mehaničke komponente) i tipičnih opštih arhitektura potrebnih za realizaciju autonomnih funkcija. Posebna pažnja u razumevanju se posvećuje identifikaciji autonomnih funkcija koje se tipično realizuju korišćenjem veštačke inteligencije, te ulaza, izlaza i ograničenja koja proizilaze iz njihove upotrebe u ovom domenu.

U okviru predmeta studenti se upoznaju sa terminologijom u oblasti autonomne mobilnosti, inteligentnih i autonomnih vozila. Studenti su u stanju da definišu potrebne funkcije i kreiraju specifikaciju zahteva autonomnog vozila u zavisnosti od zadatog nivoa autonomije. Studenti su u stanju da obave prvi nivo dekompozicije autonomnih funkcija, i da definišu osnovne gradivne blokove neophodne za realizaciju tih funkcija, sa naglaskom na identifikaciju blokova zasnovanih na veštačkoj inteligenciji. Studenti dobijaju uvid u osetljivost autonomnih sistema u odnosu na sigurnost i bezbednost, te na najvišem nivou diskutuju ove koncepte, u smislu odnosa između sigurnosti, bezbednosti i primene koncepta neuralnih mreža i dubokog učenja u ovim arhitekturama, što daje dobar osnov za etičku i bezbednu primenu veštačke inteligencije u daljem projektovanju rešenja za autonomna vozila.

Pojam vozila; Namena i arhitektura vozila; Vozilo, saobraćaj i ljudski faktor; Autonomna mobilnost i taksonomija nivoa autonomije; Sistemska dekompozicija vozila. Primena veštačke inteligencije za automatizaciju funkcionalnih blokova vozila. Mehanička, hardverska i softverska arhitektura vozila, sa ograničenjima primene veštačke inteligencije u upravljanju; Primena veštačke inteligencije za upravljačke algoritme; Bezbednost i sigurnost primene veštačke inteligencije u vozilima; Moderne funkcionalnosti povezanih vozila; Osnove virtualizacije, izolacije, i redundantnosti za inteligentne algoritme, kao metoda tolerancije grešaka algoritama veštačke inteligencije.

Metod obrnute učionice. Studenti se pripremaju za časove korišćenjem dostupnih materijala, primera i prikaza. Na času se diskutuje u grupama i rešavaju postavljeni problemi, koje studenti onda predaju na dodatni pregled od strane nastavnika. Drugi deo kursa se sastoji od grupnog projektnog zadatka, u kome treba projektovati elemente modernog vozila, uz mapiranje algoritama veštačke inteligencije na pojedine blokove u vozilima u kojima se ona može primeniti

Authors	Title	Year	Publisher	Language
W. Ribbens	Understanding Automotive Electronics	2017	Elsevier	English
M. Z. Bjelica and Z. Lukac	Central Vehicle Computer Design: Software Taking Over	2019	IEEE Consumer Electron. Mag., vol. 8, no. 6, pp. 84–90	English
M. Maurer, J. C. Gerdes, B. Lenz, and H. Winner, Eds.	Autonomous Driving	2016	Springer Berlin Heidelberg	English
F. Jimenez	Intelligent Vehicles	2018	Elsevier	English