Inteligentni upravljački sistemi | Fakultet Tehničkih Nauka

Predmet: Inteligentni upravljački sistemi (22.EAI047)

Stepen i vrsta studija	Naziv
Master akademske studije	Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 2, Semestar: Zimski)

Osnovne informacije:

Kategorija	Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast	Automatika i upravljanje sistemima
ESPB	6

Ovladavanje studenata sistemima automatskog upravljanja baziranim na metodama računarske (veštačke) inteligencije. Osposobljavanje studenata za teorijsko razumevanje i praktično rešavanje problema inteligentnog upravljanja, te algoritamsku implementaciju fazi (eng. fuzzy) i neuro regulatora, ekspertskih sistema i sistema za podršku u odlučivanju. Osposobljavanje studenata za praćenje savremene literature iz ove oblasti, te dalji, samostalan stručni i naučno-istraživački rad.

Sva stečena znanja student mogu se koristiti u rešavanju konkretnih inženjerskih problema. Student je stekao fundamentalna i savremena znanja, neophodna za projektovanje i implementaciju inteligentnih sistema upravljanja. Student je naučio da prepozna probleme u kojima su inteligentni regulatori superiorniji u odnosu na konvencionalne regulatore, da izabere odgovarajuću strukturu regulatora za svaki tip problema, podese i optimizuju parametre regulatora, te da implementiraju odgovarajuća rešenja u programskim jezicima Matlab i Python. Stekli su praktična znanja o funkcionisanju i realizaciji virtualno-fizičkih sistema (Cyber Physical Systems), te mogućnostima primene veštačke inteligencije u njima. Student je sposoban da prati savremenu literaturu iz oblasti, te da se samostalno upušta u dalji naučno-istraživački rad.

1) Teorijski koncepti rasplinute (fazi - Fuzzy) logike: fazi skupovi i funkcije pripadnosti. Lingvističke promenljive, princip proširenja, fazi relacije i kompozicije, fazi pravila, fazifikacija i defazifikacija, fazi sistemi odlučivanja; 2) Fazi sistemi zaključivanja (Mamdani, Larsen, Tsukamoto, Takagi-Sugeno-Kang); 3) Fazi regulatori; 4) Fazi sistemi za podršku u odlučivanju nastali na osnovu iskustva eksperata; 5) Optimizacija parametara inteligentnih sistema primenom genetskih algoritama i algoritama zasnovanim na roju čestica; 6) Sistemi za podršku u odlučivanju zasnovani na veštačkim neuronskim mrežama; 7) Neuroregulatori; 8) “Neuro-fazi” sistemi: kombinovanje fazi logike i neuronskih mreža u upravljanju; 9) Projektovanje klasičnih i neuro-fazi regulatora: 10) Industrijske primene inteligentnih regulatora. Tipovi upravljanja (direktni regulator, upravljanje na višem nivou, adaptacija parametara konvencionalnih regulatora i intervencije inteligentnih regulatora); 11) Osnovni koncepti virtualno-fizičkih sistema i primena veštačke inteligencije u njima.

Predavanja; Računarske vežbe; Konsultacije. Mentorski rad kroz izradu domaćih zadataka i obaveznog projekta na kraju predmeta. Praktična nastava na predmetu će biti izvođena kroz računarske vežbe, izradu domaćih zadataka i kroz obavezni završni projekat. Po sadržaju, praktična nastava će pratiti koncepte pokrivene teorijskom nastavom. Sistemi upravljanja koje studenti budu projektovali i implementirali u okviru završnih projekata biće testirani na laboratorijskim pilot-postrojenjima.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Gang Feng	Analysis and Synthesis of Fuzzy Control Systems - A Model-Based Approach	2010	CRC Press	Engleski
D. S. Hooda, Vivek Raich	Fuzzy Logic Models and Fuzzy Control - An Introduction	2017	Alpha Science	Engleski
Jinkun Liu	Intelligent Control Design and MATLAB Simulation	2018	Springer	Engleski
Raj Rajkumar, Dionisio de Niz, Mark Klein	Cyber-Physical Systems	2017	Addison-Wesley	Engleski
Chennakesava R. Alavala	Fuzzy Logic and Neural Networks - Basic Concepts & Applications	2008	New Age	Engleski

Predmetna aktivnost	Predispitna	Obavezna	Broj poena
Predmetna aktivnost Predmetni projekat	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Domaći zadatak	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00
Predmetna aktivnost Završni ispit - II deo	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 20.00
Predmetna aktivnost Domaći zadatak	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00
Predmetna aktivnost Domaći zadatak	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00
Predmetna aktivnost Domaći zadatak	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00
Predmetna aktivnost Završni ispit - I deo	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 30.00

prof. dr Filip Kulić

Redovni profesor

Predavanja

Računarske vežbe

ORGANIZACIJA

DOKUMENTA

ZAPOSLENI

KONKURSI

Galerije

AKREDITACIJA 2027

AKREDITACIJA

KONTAKT

AKREDITACIJA

KONTAKT

Studentska služba

Predmet: Inteligentni upravljački sistemi (22.EAI047)

Studijski programi predmeta:

Kontakt: