Stranice predmeta – Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu

Predmet: Računarska inteligencija (17.SIT064)

Stepen i vrsta studija	Naziv
Osnovne strukovne studije	Softverske i informacione tehnologije (Godina: 3, Semestar: Letnji)

Osnovne informacije:

Kategorija	Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast	Primenjene računarske nauke i informatika
ESPB	5

Ovladavanje osnovnim principima i tehnikama računarske (veštačke) inteligencije.

Razumevanje osnovnih principa i tehnika računarske inteligencije i sposobnost njihove primene u rešavanju različitih vrsta problema.

Koncepti, ciljevi, pristupi, okruženja i oblasti primene računarske inteligencije. Slepe i heurističke pretrage kod problema sa i bez protivnika. Modelovanje stohastičkih okruženja (Markovljevi Procesi Odlučivanja). Obučavanje inteligentnih agenata pomoću učenja uslovljavanjem. Osnove mašinskog učenja: tipovi algoritama i učenja (nadgledano, ne-nadgledano, polu-nagledano itd.), osnove klasterovanja i klasifikacije. Uvod u veštačke neuronske mreže (perceptron i jednostavne potpuno povezane mreže). Uvod u duboko učenje: konvolutivne neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže, i principi obučavanja dubokih neuronskih mreža. Uvod u duboko učenje uslovljavanjem. Uvod u programski jezik Prolog. Uvod u genetske algoritme.

Oblici izvođenja nastave su: predavanja, računarske vežbe, izrada domaćih zadataka, i konsultacije. Na predavanjima se, korišćenjem potrebnih didaktičkih sredstava, izlažu sadržaji predmeta i stimuliše se aktivno učešće studenata postavljanjem pitanja. Praktični deo gradiva studenti savladavaju na računarskim vežbama kroz zadatke koje rešavaju uz pomoć asistenta ili samostalno i kroz samostalnu izradu domaćih zadataka.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.	The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction	2017	Springer, New York	Engleski
Beyer, D.	The Future of Machine Intelligence	2016	O Reilly	Engleski
Stuart Russel, Peter Norwig	Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition)	2009	Pearson	Engleski
Grupa autora	Artificial Intelligence Now	2017	O Reilly	Engleski
Awad, M., Khanna, R.	Efficient Learning Machines	2015	Apress Media	Engleski
Provost, F., Fawcett, T.	Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking	2013	O’Reilly Media, Sebastopol	Engleski
Marz, N., Warren, J.	Big Data : Principles and best practices of scalable realtime data systems	2015	Manning Publications, New York	Engleski
Zheng, A.	Evaluating Machine Learning Models	2015	O Reilly	Engleski
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A.	Deep Learning	2017	MIT Press, Cambridge	Engleski
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Francis Bach	Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)	2016	The MIT Press	Engleski
Francois Chollet	Deep Learning with Python	2017	Manning Publications	Engleski

Predmetna aktivnost	Predispitna	Obavezna	Broj poena
Predmetna aktivnost Test	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 28.00
Predmetna aktivnost Test	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 27.00
Predmetna aktivnost Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 45.00

ORGANIZACIJA

DOKUMENTA

ZAPOSLENI

KONKURSI

AKREDITACIJA

KONTAKT

AKREDITACIJA

KONTAKT

Studentska služba

Predmet: Računarska inteligencija (17.SIT064)

Studijski programi predmeta:

prof. dr Kovačević Aleksandar

Predavanja

vanr. prof. dr Slivka Jelena

Predavanja

vanr. prof. dr Marković Marko

Predavanja

Asistent Matijević Gostojić Milica

Računarske vežbe

Kontakt: