×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Вештачка интелигенција у рачунарској графици (17.IA024)

Основне информације:
 
Категорија Теоријско-методолошки
Ужа научна област Рачунарска графика
ЕСПБ 4

Стицање основног знања из вештачке интелигенције и машинског учења за њихову практичну примену у компјутерској визији и графици. Аутоматизација и оптимизација ефикасности интеракције између човека и рачунарских когнитивних система. Оптимизација решавања комплексних и софтицираних проблема у компјутерској графици и анимацијама ради постизања високог степена аутономности за различите апликације.

Познавање основних техника вештачке интелигенције и машинског учења и њихове примене у компјутерској визији и графици за аутоматско решавање проблема.

Технике вештачке интелигенције у моделовању 3Д сцене и рендеровању. Интелигентне технике за аутоматско моделовање понашања и покрета у анимацијама. Интелигентне технике за визуализацију, аутоматско резоновање и интеракцију. Машинско учење за статистичку анализу комплексних система података преко адаптивних прорачуна. Примена техника машинског учења на различите апликације у компјутерској графици и компјутерској визији ради постизања већег степена аутономности. Интелигентни агенти. Графички модели и инференције. Методе класификације и Неуралне мреже. Аутоматско резоновање преко вероватноће и иференције. Патх Финдинг алгоритми и фази системи. Напредне методе аутоматског одлучивања.

Предавања и вежбе. Консултације. Рачунарске вежбе су базиране на савладавању и разумевању основних концепата и техника вештачке интелигенције преко практичне примене у проблемима везаним за компјутерску визију и компјутерску графику. Вежбе ће се радити у Ц програмском језику коришћењем адекватних библиотека за вештачку интелигенцију, машинско учење, компјутерску графику и компјутерску визију. То обухвата OpenCV, OpenGL, MLC++, LifeAI, Boost, OpenAI, FANN, Ogre 3D и друге. У оквиру предиспитних обавеза предвиђена су два предметна задатка и један предметни пројекат, при чему предметни задатак носи максимално 15 поена а предметни пројекат 30 поена. Да би студент могао да изађе на испит мора да има најмање 30% поена укупно из два предметна задатка и предметног пројекта. Коначна оцена испита се формира на основу похађања предавања и вежби, успеха на предметним задацима и предметном задатку као и усменог испита у вези са тим, и теоријског дела испита.

Аутори Назив Година Издавач Језик
D. Plemenos, G. Miaoulis Artificial Intelligence Techniques for Computer Graphics 2008 Studies in Computational Intelligence, Volume 159, Springer Енглески
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning 2006 Springer, New York Енглески
- Вештачка интелигенција 2014 Скрипта Српски језик
N. Sebe, I. Cohen, A. Garg, T. S. Huang Machine Learning in Computer Vision 2005 Springer Енглески
S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach 2007 Pearson Education Limited Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Предметни пројекат
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
30.00
Предметна активност
Присуство на вежбама
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
5.00
Предметна активност
Предметни(пројектни)задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
15.00
Предметна активност
Предметни(пројектни)задатак
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
15.00
Предметна активност
Усмени део испита
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
30.00
Предметна активност
Присуство на предавањима
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
5.00
API Image

проф. др Мирко Раковић

Редовни професор

Предавања

Предавања

API Image

ванр. проф. др Бојан Бањац

Ванредни професор

Предавања

Рачунарске вежбе

Рачунарске вежбе