Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Računarska inteligencija – matematičke osnove (17.0M514)

Matične organizacione jedinice predmeta:
Osnovne informacije:
 
Kategorija Akademsko-opšteobrazovni
Uža naučna oblast Teorijska i primenjena matematika
Multidisciplinarna Da
ESPB 5
Cilj:

Ovladavanje studenata potrebnim teoretskim znanjima iz različitih oblasti matematike da bi u potpunosti razumeli i lakše ovladali odabranim tehnikama veštačke inteligencije kao i odgovarajućim primerima primene. Karakter predmeta je aplikativni; kroz analize realnih podataka iz prakse studenti se osposobljavaju za timski rad i saradnju sa privredom.

Ishod:

Stečena znanja su osnova za razumevanje osnovnih tehnika veštačke inteligencije i rešavanje složenih problema koji zahtevaju računarsku inteligenciju, a ne mogu se rešavati primenom konvencionalnih matematičkih pristupa.

Sadržaj:

Elementi linearne algebre i analitičke geometrije. Prostor verovatnoća i raspodele. Konveksna optimizacija i gradijentne metode. Inteligentni agenti i njihov dizajn. Pretrage. Igre. Problemi sa zadovoljenjem ograničenja Predstavljanje znanja i rezonovanje. Rezonovanje pod neizvesnošću. Probabilističko rezonovanje. Mašinsko učenje (induktivno učenje, naivni Bajesov klasifikator, učenje na stablu odlučivanja, veštačke neuronske mreže). Duboko učenje (konvolucione neuronske mreže, autoenkoderi, mreže dubokih verovanja). Odlučivanje (racionalne odluke, donošenje složenih odluka).

Metodologija izvođenja nastave:

Predavanja. Konsultacije. Praktični deo gradiva studenti rade i polažu u računarskoj laboratoriji rešavajući obavezne zadatke koji se ocenjuju. Dogovoreni deo materijala (koji čini logičnu celinu) se predaje u pisanoj formi kao seminarski rad i usmeno se izlaže. Deo gradiva koji čini logičku celinu može se polagati u vidu parcijalnih delova ispitnih obaveza koji su sastavni deo ispita. Parcijalni delovi ispita se polažu u pisanoj formi. Usmeni deo završnog ispita kao i praktični deo su eliminatorni.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Popović B. Matematička statistika i statističko modelovanje 2003 Prirodnomatematički fakultet Univerziteta u Nišu, Niš Srpski jezik
Zlobec S., Petrić J. Nelinearno programiranje 1989 Naučna knjiga, Beograd Srpski jezik
Stojaković Z., Herceg D. Linearna algebra i analitička geometrija 2004 SYMBOL, Novi Sad Srpski jezik
D. Plemenos, G. Miaoulis Artificial Intelligence Techniques for Computer Graphics 2008 Springer Engleski
M. P. Deisenroth, A. A. Faisal, C. S. Ong Mathematics for machine learning 2020 Cambridge University Press Engleski
S. Russel and P. Norvig Artificial Intelligence, A Modern Approach. Fourth Edition 2020 Prentice Hall Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Seminarski rad Da Da 10.00
Projektni zadatak Da Da 20.00
Prisustvo na predavanjima Da Da 5.00
Praktični deo ispita - zadaci Ne Da 40.00
Usmeni deo ispita Ne Da 20.00
Prisustvo na vežbama Da Da 5.00
Izvođači nastave:
Auditorne vežbe
Predavanja
Predavanja