×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Рачунарска интелигенција – математичке основе (17.0M514)

Основне информације:
 
Категорија Академско-општеобразовни
Ужа научна област
  • Примењене рачунарске науке и информатика
  • Теоријска и примењена математика
ЕСПБ 5

Овладавање студената потребним теоретским знањима из различитих области математике да би у потпуности разумели и лакше овладали одабраним техникама вештачке интелигенције као и одговарајућим примерима примене. Карактер предмета је апликативни; кроз анализе реалних података из праксе студенти се оспособљавају за тимски рад и сарадњу са привредом.

Стечена знања су основа за разумевање основних техника вештачке интелигенције и решавање сложених проблема који захтевају рачунарску интелигенцију, а не могу се решавати применом конвенционалних математичких приступа.

Елементи линеарне алгебре и аналитичке геометрије. Простор вероватноћа и расподеле. Конвексна оптимизација и градијентне методе. Интелигентни агенти и њихов дизајн. Претраге. Игре. Проблеми са задовољењем ограничења Представљање знања и резоновање. Резоновање под неизвесношћу. Пробабилистичко резоновање. Машинско учење (индуктивно учење, наивни Бајесов класификатор, учење на стаблу одлучивања, вештачке неуронске мреже). Дубоко учење (конволуционе неуронске мреже, аутоенкодери, мреже дубоких веровања). Одлучивање (рационалне одлуке, доношење сложених одлука).

Предавања. Консултације. Практични део градива студенти раде и полажу у рачунарској лабораторији решавајући обавезне задатке који се оцењују. Договорени део материјала (који чини логичну целину) се предаје у писаној форми као семинарски рад и усмено се излаже. Део градива који чини логичку целину може се полагати у виду парцијалних делова испитних обавеза који су саставни део испита. Парцијални делови испита се полажу у писаној форми. Усмени део завршног испита као и практични део су елиминаторни.

Аутори Назив Година Издавач Језик
M. P. Deisenroth, A. A. Faisal, C. S. Ong Mathematics for machine learning 2020 Cambridge University Press Енглески
S. Russel and P. Norvig Artificial Intelligence, A Modern Approach. Fourth Edition 2020 Prentice Hall Енглески
Поповић Б. Математичка статистика и статистичко моделовање 2003 Природноматематички факултет Универзитета у Нишу, Ниш Српски језик
D. Plemenos, G. Miaoulis Artificial Intelligence Techniques for Computer Graphics 2008 Springer Енглески
Стојаковић З., Херцег Д. Линеарна алгебра и аналитичка геометрија 2004 СYМБОЛ, Нови Сад Српски језик
Злобец С., Петрић Ј. Нелинеарно програмирање 1989 Научна књига, Београд Српски језик
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Практични део испита - задаци
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
40.00
Предметна активност
Семинарски рад
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Пројектни задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
20.00
Предметна активност
Присуство на вежбама
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
5.00
Предметна активност
Присуство на предавањима
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
5.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
20.00

Предавања

Предавања

Аудиторне вежбе