Predmet: Hardverske platforme za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje (22.EAI025 )
Matične organizacione jedinice predmeta:
Studijski programi predmeta:
| Stepen i vrsta studija | Naziv |
|---|---|
| Master akademske studije | Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 1, Zimski) |
Cilj:
Cilj predmeta je da studente upozna sa mogućim hardverskim rešenjima koja se koriste prilikom projektovanja sistema koji koriste veštačku inteligenciju. Studenti će steći znanja koja će im omogućiti da odaberu hardversku platformu za implementaciju u zavisnosti od ograničenja sistema: performansi, potrošne, veličine... Studenti će biti upoznati sa osnovnim softverskim alatima specijalizovanim za korišćenje sa namenskim računarskim sistemima za veštačku inteligenciju. Posebno će biti obrađen interfejs između softverskih alata i hardverskih sistema. Studenti će biti upoznati sa alatima koji im stoje na raspolaganju za analizu dobijenih performansi i potrošnje. Dodatno, studenti će biti upoznati i sa mogućnostima za hardversku implementaciju algoritama koji se koriste u veštačkoj inteligenciji.
Ishod:
Nakon uspešnog završetka ovog kursa studenti će biti sposobni da:
- Razumeju potrebu za namenskim računarskim sistemima za veštačku inteligenciju
- Odaberu optimalnu hardversku platformu za odgovarajuću aplikaciju veštačke inteligencije
- Razumeju interfejs između hardvera i softvera u sistemima veštačke inteligencije
- Implementiraju zahtevanu aplikaciju veštačke inteligencije na odabranom namenskom hardverskom sistemu
- Prikupe i analiziraju podatke vezane za performanse i potrošnju implementiranog sistema veštačke intelignecije
- Razumeju arhitekturu i metodologiju razvoja hardverskih
Sadržaj:
Teorijska nastava
- Motivacija za uvođenje namenskih računarskih sistemima za veštačku inteligenciju.
- Pregled računarskih sistema na kojima se izvršavaju algoritmi veštačke inteligencije. Poređenje rešenja opšte namene sa namenskim rešenjima. Arhitekture namenskih hardverskih platformi.
- Pregled softverskih paketa koji se koriste za implementaciju algoritama veštačke inteligencije i njihova veza sa namenskim računarskim sistemima. Poređenje rešenja opšte namene sa namenskim rešenjima.
- Opis metodologije razvoja hardverskih
Metodologija izvođenja nastave:
Predavanja se izvode korišćenjem prezentacija. Praktični deo kursa izvodi se u Laboratoriji za diskretne sisteme i algoritme na FTN-u. Kompanije koje se bave primenom i razvojem elektronskih sistema veštačke inteligencije primaće studente na praksu. Samostalni studentski projekat je obavezan i može se raditi u okviru neke od kompanija. Ovaj projekat je i obavezan uslov za izlazak na ispit. Studenti moraju da ostvare minimum 50% poena na projektu da bi mogli da izađu na ispit. Teorijski deo ispita moći će da se polaže kroz dva kolokvijuma u toku semestra ili kao celina u redovnim ispitnim rokovima.
Literatura:
| Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
|---|---|---|---|---|
| 2019 | Engleski | |||
| 2015 | Engleski | |||
| 2015 | Engleski | |||
| 2019 | Engleski |
Formiranje ocene:
| Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
|---|---|---|---|
| Kolokvijum | Ne | Ne | 15.00 |
| Kolokvijum | Ne | Ne | 15.00 |
| Odbranjene laboratorijske vežbe | Da | Da | 10.00 |
| Predmetni projekat | Da | Da | 60.00 |
| Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija | Ne | Da | 30.00 |
Izvođači nastave:
Asistent Janković Jana
Asistent
Računarske vežbe
prof. dr Struharik Rastislav
Redovni profesor
Predavanja
vanr. prof. dr Vranjković Vuk
Vanredni profesor
Predavanja
vanr. prof. dr Teodorović Predrag
Vanredni profesor
Predavanja
Asistent Pilipović Nebojša
Asistent
Računarske vežbe
Asistent Radovanović Boris
Asistent
