Predmet: Vizuelizacija podataka u medicini (22.EAI034 )
Studijski programi predmeta:
| Stepen i vrsta studija | Naziv |
|---|---|
| Master akademske studije | Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 1, Semestar: Letnji) |
| Master akademske studije | Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 1, Semestar: Letnji) |
Sticanje novih, širih saznanja o različitim metodama reprezentacije struktuiranih podataka i različitim aspektima njenog značaja u okviru primene veštačke inteligencije u medicini. Razumevanje prednosti i nedostataka osnovnih metoda i savladavanje mogućnosti naprednih metoda i tehnika vizualizacije. Ovladavanje alatima za kreiranje vizualizacija različitih namena.
Studenti su osposobljeni za ispravan i odgovarajući odabir i primenu metoda vizualizacija struktuiranih podataka u okviru različitih razvojnih faza rešenja u sistemima primene veštačke inteligencije u medicini. Studenti su spremni za ispravnu interpretaciju različitih grafičkih predstava podataka, rezultata i informacija i njihovog značaja u svim fazama kako praktičnog razvoja softverskih rešenja tako i naučnog istraživanja u domenu primene veštačke inteligencije i mašinskog učenja.
Grafički dizajn podataka. Različiti ciljevi, aspekti i domeni realizacije i korišćenja vizualizacija podataka prilikom primene metoda veštačke inteligencije u medicini. Vizualizacija kao sredstvo za prikaz i analizu podataka u početnim fazama istraživanja u primeni metoda mašinskog učenja. Vizualizacija kao sredstvo za analizu rezultata realizovanih metoda mašinskog učenja. Vizualizacija kao sredstvo predstavljanja i interpretacije naučnih rezultata. Vizualizacija kao sredstvo komunikacije sa krajnjim korisnicima gotovih softverskih sistema. Analiza prednosti i nedostataka najčešće korišćenih metoda vizualizacije podataka u svim navedenim domenima. Poseban osvrt na različite vrste podataka i različite ciljne grupe korisnika vizualizacija. Upoznavanje sa naprednim metodama i tehnikama vizualizacija podataka. Upoznavanje sa bibliotekama za realizaciju vizualizacija. Dobre i loše prakse u kreiranju vizualizacija.
Oblici izvođenja nastave uključuju predavanja, laboratorijske vežbe, individualni i partnerski rad na domaćim zadacima i obaveznu izradu i usmenu demonstraciju projekta na kraju nastave. Predavanja su praćena slajd prezentacijama, video demonstracijama i demonstracijom odgovarajućih softverskih alata. Pored izlaganja nastavnika, predavanja uključuju diskusiju aktuelnih ili ključnih naučnih i stručnih radova iz oblasti. Učešće u diskusiji pozitivno utiče na ocenu studenata. Laboratorijske vežbe prate predavanja i održavaju se u laboratorijama katedre za Primenjene računarske nauke. Vežbe uključuju praktičan individualni i partnerski rad gde se od studenata očekuju da istraže tehnike vizuelizacije i primene ih na konkretnim problemima. Rad studenata na domaćim zadacima i obaveznom projektu praćen je mentorskim radom nastavnika i asistenata. Demonstracija projekta na kraju semestra uključuje odbranu projekta pred nastavnikom i asistentima i demonstraciju pred ostalim studentima.
| Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
|---|---|---|---|---|
| 2018 | Engleski | |||
| 2011 | Engleski | |||
| 2019 | Engleski | |||
| R za statističku obradu podataka | 2017 | Mikro knjiga | Srpski jezik | |
| 2019 | Engleski | |||
| Uvod u |
2015 | Srpski jezik |
| Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
|---|---|---|---|
| Predmetna aktivnost Domaći zadatak |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 20.00 |
| Predmetna aktivnost Predmetni projekat |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 50.00 |
| Predmetna aktivnost Usmeni deo ispita |
Predispitna Ne |
Obavezna Da |
Broj poena 30.00 |
doc. Vrbaški Dunja
Docent
Predavanja
vanr. prof. dr Dragan Dinu
Vanredni profesor
Predavanja
Asistent Matkovski Marijana
Asistent
Računarske vežbe
Asistent Špica Sanja
Asistent
