Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Platforme za industrijsku primenu algoritama veštačke inteligencije (22.EAI024)

Matične organizacione jedinice predmeta:
Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Automatika i upravljanje sistemima
Multidisciplinarna Ne
ESPB 6
Cilj:

Studenti će biti osposobljeni da implementiraju AI algoritme oslanjajući se na moderne softverske platforme, pre svega Cloud sisteme. Biće upoznati sa postojećim hardverskim platformama zasnovanim na komponentama za pametne telefone, koji su osnov za AI rešenja u uređajima koji se nalaze na ivici između fizičkog i računarskog sistema (Edge devices). Biće upoznati sa zahtevima koji se pred AI platforme danas postavljaju, te osposobljeni da ispunjenost tih zahteva ocene i kvantifikuju: višekorisnički rad, performanse, komunikacije, itd. Konačno, studenti će, kroz analizu zahteva, biti osposobljeni da implementiraju odgovarajuće Cloud rešenja (poseban osvrt na AWS i Azure), te da rešenja zasnovana na Tensorflow biblioteci iskoriste u visoko-distribuiranim sistemima

Ishod:

Student je osposobljen da stečena znanja neposredno primeni u implementaciji savremenih rešenja u Cloud okruženju. Student je stekao iscrpna i savremena znanja iz oblasti platformi za industrijsku primenu AI rešenja. Studenti je sposoban da projektuje i implementira sistem koji se sastoji iz senzora i serverskih komponenti i da u takvom okruženju primeni rešenja bazirana na veštačkoj inteligenciji i mašinskom učenju.

Sadržaj:

1) Arhitekura rešenja sa pametnim uređajima 2) Senzori u rešenjima sa pametnim uređajima 3) Proračuni u rešenjima sa pametnim uređajima 4) Kako postići visoke performanse 5) Proračuni na strani servera (u oblaku); 6) Visoke perfromanse na strani servera 7) Proračuni na strani servera 8) Prilagođavanje AI altorimata radu na pamethin uređajima 9) Prilagođavanje AI algiritama radu na modernims serverskim platformama 10) Testiranje rešenja sa kraja na kraj 11) Povećanje ukupnih perfromansi sistema

Metodologija izvođenja nastave:

Predavanja; Računarske vežbe; Konsultacije. Mentorski rad kroz izradu domaćih zadataka i obaveznog projekta na kraju predmeta. Praktična nastava će se na predmetu obavljati dvojako: na računarskim vežbama i kroz samostalne projekte. U izvođenju praktične nastave koristiće se Microsoft .NET (programski jezik C#), kao i provajderi Cloud servisa AWS i Microsoft Azure. Kroz praktičnu nastavu, studenti će samostalno projektovati inteligentne softverske sisteme i implementirati projektovane sisteme uz oslonac na komercijalne Cloud servise. Kroz niz praktičnih primera, studenti će biti osposobljeni da optimizuju rad i maksimizuju performanse implementiranih sistema, te da uspešno integrišu Cloud servise sa servisima i obradama koje se vrše na pametnim (Edge) uređajima.

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Bill Wilder Cloud Architecture Patterns: Using Microsoft Azure 2012 O'Reilly Media Engleski
Perry Lea IoT and Edge Computing for Architects: Implementing edge and IoT systems from sensors to clouds with communication systems, analytics, and security 2020 Packt Publishing Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Domaći zadatak Da Da 5.00
Predmetni projekat Da Da 30.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Završni ispit - II deo Ne Da 20.00
Završni ispit - I deo Ne Da 30.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Domaći zadatak Da Da 5.00
Izvođači nastave:
Računarske vežbe
Predavanja
Računarske vežbe