Faculty of Technical Sciences

Subject: (22.EAI065)

General information:
 
Category Theoretical-methodological
Scientific or art field Automatic Control and System Engineering
ECTS 6

Osposobljavanje studenata za teorijsko razumevanje i praktično rešavanje zadataka u oblasti primene veštačke inteligencije u obradi i distribuciji velikih količina prostorno vremenskim podataka, te primenu tehnologija veštačke inteligencije i algoritamsku implementaciju u ovoj oblasti. Osposobljavanje studenata za praćenje savremene literature iz ove oblasti, te dalji, samostalan stručni i naučno-istraživački rad.

Studenti su stekli osnovna znanja iz oblasti obrade i distribucije velikih količina prostorno vremenskih podataka. Studenti su naučili da odaberu odgovarajuću arhitekturu i algoritame, te da implementiraju odgovarajuće rešenje u programskom jeziku Python, uz oslonac na Jupyter Notebook i Apache SPARK okruženje.

1) Osnove primene veštačke inteligencije u prostorno vremenskim sistemima, lokacijsko baziranim servisima i geopozicioniranju. Osnove prostornih i vremenskih sistema, mape i vizuelizacija, upravljanje geoprostpornim bazama podataka, geosenzorski sistemi, savremeni sistemi za akviziciju, skladištenje, obradu, analizu i distribuciju geoprostornih podataka, Mapping APIs (leaflet, MapBox, CartoDB) 2) Uvod u arhitekture BigData sistema, osnove geoprostornih sistema velikih količina podataka (Geospatial Big Data) 3) Tehnike obrade geoprostotrnih podataka (grupisanje, klasifikacija, segmentacija, analiza kritičnih tačaka) 4) Mašinsko učenje i analiza vremenskih serija geoprotornih podataka 5) Prepoznavanje objekata i izdvajanje informacija iz geoprostornih zapisa, obrada zapisa sa geosenzorskih sistema i integrisanih sistema za geoprostornu akviziciju korišćenjem algoritama veštačke inteligencije i arhitekture geoprostornih sistema velikih količina podataka 6) Metode rukovanja tekstom i analiza podataka društvenih mreža u geoprostornim sistemima 7) Prostorno-vremenska analiza i analiza putanje (GNSS i podaci društvenih medija), klaster podataka i podataka geosenzora. 8) Analiza prostorne društvene mreže (kombinovanje prostorne analize i analize društvene mreže) 9) Pitanja privatnosti podataka 10) Ostale tehnike i područja primene (pametni gradovi, krizne situacije, poljoprovreda, upravljanje prorodnim resursima, upravljanje infrastrukturom)

Predavanja. Računarske vežbe. Konsultacije. Mentorski rad kroz izradu domaćih zadataka i obaveznog projekta na kraju predmeta.

Authors Title Year Publisher Language
OGC Artificial Intelligence in Geoinformatics 2020 DWG English
A. Hassan, J. Vijayaraghavan Geospatial Data Science Quick Start Guide 2019 Packt English
. Apache SPARK 2020 English
P. Crickard, E van Rees, S. Toms Mastering Geospatial Analysis with Python 2018 Packt English
Course activity Pre-examination Obligations Number of points
Final exam - part two No Yes 20.00
Homework Yes Yes 5.00
Homework Yes Yes 5.00
Final exam - part one No Yes 30.00
Homework Yes Yes 5.00
Homework Yes Yes 5.00
Project Yes Yes 30.00
API Image

Prof. Govedarica Miro

Full Professor

Lectures
API Image

Asistent sa doktoratom Bugarinović Željko

Assistant with PhD

Computational classes
API Image

Asistent sa doktoratom dr Vrtunski Milan

Assistant with PhD

Computational classes
API Image

Assistant - Master Ruskovski Igor

Assistant - Master

Computational classes

Faculty of Technical Sciences

© 2024. Faculty of Technical Sciences.

Contact:

Address: Trg Dositeja Obradovića 6, 21102 Novi Sad

Phone:  (+381) 21 450 810
(+381) 21 6350 413

Fax : (+381) 21 458 133
Emejl: ftndean@uns.ac.rs

© 2024. Faculty of Technical Sciences.