Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Geoprostorni sistemi sa velikim količinama podataka (22.EAI065)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Teorijsko-metodološki
Uža naučna oblast Automatika i upravljanje sistemima
ESPB 6

Osposobljavanje studenata za teorijsko razumevanje i praktično rešavanje zadataka u oblasti primene veštačke inteligencije u obradi i distribuciji velikih količina prostorno vremenskim podataka, te primenu tehnologija veštačke inteligencije i algoritamsku implementaciju u ovoj oblasti. Osposobljavanje studenata za praćenje savremene literature iz ove oblasti, te dalji, samostalan stručni i naučno-istraživački rad.

Studenti su stekli osnovna znanja iz oblasti obrade i distribucije velikih količina prostorno vremenskih podataka. Studenti su naučili da odaberu odgovarajuću arhitekturu i algoritame, te da implementiraju odgovarajuće rešenje u programskom jeziku Python, uz oslonac na Jupyter Notebook i Apache SPARK okruženje.

1) Osnove primene veštačke inteligencije u prostorno vremenskim sistemima, lokacijsko baziranim servisima i geopozicioniranju. Osnove prostornih i vremenskih sistema, mape i vizuelizacija, upravljanje geoprostpornim bazama podataka, geosenzorski sistemi, savremeni sistemi za akviziciju, skladištenje, obradu, analizu i distribuciju geoprostornih podataka, Mapping APIs (leaflet, MapBox, CartoDB) 2) Uvod u arhitekture BigData sistema, osnove geoprostornih sistema velikih količina podataka (Geospatial Big Data) 3) Tehnike obrade geoprostotrnih podataka (grupisanje, klasifikacija, segmentacija, analiza kritičnih tačaka) 4) Mašinsko učenje i analiza vremenskih serija geoprotornih podataka 5) Prepoznavanje objekata i izdvajanje informacija iz geoprostornih zapisa, obrada zapisa sa geosenzorskih sistema i integrisanih sistema za geoprostornu akviziciju korišćenjem algoritama veštačke inteligencije i arhitekture geoprostornih sistema velikih količina podataka 6) Metode rukovanja tekstom i analiza podataka društvenih mreža u geoprostornim sistemima 7) Prostorno-vremenska analiza i analiza putanje (GNSS i podaci društvenih medija), klaster podataka i podataka geosenzora. 8) Analiza prostorne društvene mreže (kombinovanje prostorne analize i analize društvene mreže) 9) Pitanja privatnosti podataka 10) Ostale tehnike i područja primene (pametni gradovi, krizne situacije, poljoprovreda, upravljanje prorodnim resursima, upravljanje infrastrukturom)

Predavanja. Računarske vežbe. Konsultacije. Mentorski rad kroz izradu domaćih zadataka i obaveznog projekta na kraju predmeta.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
. Apache SPARK 2020 Engleski
OGC Artificial Intelligence in Geoinformatics 2020 DWG Engleski
A. Hassan, J. Vijayaraghavan Geospatial Data Science Quick Start Guide 2019 Packt Engleski
P. Crickard, E van Rees, S. Toms Mastering Geospatial Analysis with Python 2018 Packt Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
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 - II deo
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
20.00
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
Predmetna aktivnost
Predmetni projekat
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe
Računarske vežbe