×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Математичке основе вештачке интелигенције (17.DOM60)

Основне информације:
 
Категорија Научно-стручни
Ужа научна област
  • Примењене рачунарске науке и информатика
  • Теоријска и примењена математика
ЕСПБ 10

Овладавање потребним теоретским знањима из различитих области математике да би у потпуности разумели и лакше овладали техникама вештачке интелигенције као и одобраним примерима примене. Студент се оспособљава за коришц´ење одговарајућег софтвера (Матлаб-фуззy тоолбоx).

Стечена знања су основа за разумевање основних техника вештачке интелигенције и решавање сложених проблема који захтевају рачунарску интелигенцију, а не могу се решити применом конвенционалних математичких приступа. Предмет је апликативне природе па се научене технике користе у решавању многих практичних проблема праксе.

Неуронске мреже: feedforvard (неповратне) неуронске мреже; бука неуронских мрежа; простирање грешке у назад; регуларизација у неуронским мрежама; Бајесовске мреже; Deep-learning неуронске мреже. Кернел методе: дуалне репрезентације; конструкција језгра; радијална функција; класификатор максималне маргине; support vector машине. Еволутивне методе: генетски алгоритми; генетско програмирање; интелигенција мноштва; еволутивне стратегије. Фази системи: фази скупови; фази логика; фази релације; фази одлучивање.

Предавања. Консултације. Практични део градива студенти раде и полажу у рачунарском лабораторијима решавајући обавезне задатке који се оцењују. Програмирање се ради у програмском језицима C и Matlab. Студенти могу радити необавезне задатке и ту могу стећи додатне поене. Договорени део материјала (који чини целину) се орално излаже и предаје у писаној форми као семинарски рад. Део градива која чини логичку целину може се полагати у виду парцијалних испита који су саставни део испита. Парцијални испити се полажу у писаној форми. Усменио део завршног испита је елиминаторан.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Kevin Gurney An introduction to neural networks 1997 London and NewYork 1997 by UCL Press Енглески
M. P. Deisenroth, A. A. Faisal, C. S. Ong. Mathematics for Machine Learning 2020 Cambridge University Press Енглески
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning 2006 Springer, New York Енглески
Bezdek, J.C. et al. Fuzzy models and algorithms for pattern recognition and image processing 1999 Kluwer Academic Publishers, Massachusetts Енглески
S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach 2007 Pearson Education Limited Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Присуство на предавањима
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
5.00
Предметна активност
Семинарски рад
Предиспитна
Да
Обавезна
Не
Број поена
0.00
Предметна активност
Домаћи задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Не
Број поена
0.00
Предметна активност
Предметни(пројектни)задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
40.00
Предметна активност
Писмени део испита - комбиновани задаци и теорија
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
40.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
15.00

Предавања

Студијски истраживачки рад