Predmet: Duboko učenje i biološki inspirisani pristupi mašinskog učenja (17.IISD11 )
Studijski programi predmeta:
| Stepen i vrsta studija | Naziv |
|---|---|
| Doktorske studije | Matematika u tehnici (Godina: 2, Semestar: Zimski) |
| Doktorske studije | Industrijsko inženjerstvo / Inženjerski menadžment (Godina: 2, Semestar: Zimski) |
| Doktorske studije | Inženjerstvo informacionih sistema (Godina: 2, Semestar: Zimski) |
| Doktorske studije | Matematika u tehnici (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Nastavni predmet je tehnički orijentisan i daje pregled aktuelnih tehnologija mašinskog učenja, sa ciljem da studente doktorskih studija, koji moraju imati osnovna prethodna znanja iz oblasti informacionih tehnologija i veštačke inteligencie, matematike, ili relevantne oblasti, upozna sa savremenim dostignućima u oblasti mašinskog učenja i veštačke inteligencije, sa naglaskom na biološki inspirisane pristupe, neuronske mreže i duboko učenje (
Studenti će ovladati teorijskim i praktičnim znanjima koja će im omogućiti primenu predmetnih tehnologija za analizu velikih količina multimodalnih podataka i dalji istraživački rad u oblasti mašinskog učenja, nauke o podacima i primene veštačke inteligencije u njihovim primarnim oblastima istraživanja. Tokom kursa će imati priliku da se uključe u istraživački rad, sprovođenje eksperimenata i pripremu rezultata za publikaciju. Na kraju kursa studenti bi trebalo da imaju radnu verziju naučnog rada spremnu za podnošenje relevantnoj međunarodnoj naučnoj konferenciji.
Predmet će pokriti sledeće oblasti: napredne koncepte neuroonskih mreža
Predavanja - mentorska ili grupna u zavisnosti od broja studenata, istraživački rad pod nadzorom, predmetni projekat i usmeni ispit.
| Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
|---|---|---|---|---|
| Ćulibrk, D. | Otkrivanje znanja iz podataka: odabrana poglavlja | 2012 | Srpski jezik | |
| 2017 | Engleski |
| Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
|---|---|---|---|
| Predmetna aktivnost Predmetni projekat |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 50.00 |
| Predmetna aktivnost Usmeni deo ispita |
Predispitna Ne |
Obavezna Da |
Broj poena 50.00 |
prof. dr Ćulibrk Dubravko
Redovni profesor
Predavanja
prof. dr Ćulibrk Dubravko
Redovni profesor
