Stranice predmeta

- motivacija i primeri primene distribuirane obrade podataka: obrada velikih količina podataka u (big data analytics), obrada podataka blizu izvora (vehicle-to-vehicle mreže) - vrste arhitekture za distribuiranu obradu signala i njihove primene: fusion centar sistemi, obrada putem razapinjućeg stabla, klasterizovanje mreže, potpuno distribuirane metode (consensus, message passing) - principske metode adresiranja trade-off-a između performanse i količine resursa (komunikacija, memorija, računarska snaga) - distribuirano usrednjavanje (gossip, consensus) sa primenama: koordinacija autonomnih agenata (roboti, bespilotne letelice), agregacija podataka u ad-hoc mrežama, estimacija, podrutina u distribuiranoj optimizaciji - distribuirano zaključivanje i dizajn zasnovan na oponašanju bioloških sistema sa primenama u detekciji i estimaciji - distribuirana optimizacija: gradijentni metodi, dualni metodi, dualna dekompozicija, alternating direction method of multipliers, primal dual method of multipliers, sa primenama. Kurs će pomenuti i neke aktuelne trendove bliske temi kursa, kao što su graph signal processing i obrada podataka sa očuvanjem privatnosti.