Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Soft kompjuting (17.SWK40A)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast Primenjene računarske nauke i informatika
ESPB 6

Ovladavanje studenata konceptima, tehnikama i odabranim primerima primena soft kompjutinga. Student bi trebalo da ume da identifikuje realne situacije u kojima je upotreba tehnika soft kompjutinga adekvatna i da primeni odgovarajuće tehnike za rešavanje ovih problema. Fokus predmeta je i na primeni tehnika soft kompjutinga za obradu i procesiranje kompleksnih podataka poput slike i zvuka.

Nakon uspešno završenog kursa, student je stekao znanje koje predstavlja osnovu za rešavanje složenih problema koji zahtevaju inteligenciju i ne mogu se rešavati primenom konvencionalnih matematičkih pristupa. U okviru kursa student, stiče znanje o osnovama mašinskog učenja i osnovnim problemima koji se javljaju u ovoj oblasti. Poseban fokus kursa je na osposobljavanju studenta da ovlada tehnikama obrade i reprezentacije složenih podataka (slike i zvuka) u obliku pogodnom za dalju obradu metodama mašinskog učenja.

(1) Osnove mašinskog učenja: osnovni pojmovi i problemi; osnovni modeli; evaluacija modela. (2) Neuronske mreže: osnovni model i osnovne arhitekture; konvolucione neuronske mreže (arhitekture konvolucionih neuronskih mreža, vizuelizacija obeležja, softver za duboko učenje) (3) Rad sa slikama: klasterovanje (algoritam k-sredina, metrike rastojanja - "meka" poređenja teksta, slika i ostalih objekata, primena klasterovanja na segmentaciju slike); Pretprocesiranje i ekstrakcija obeležja sa digitalne slike (jednostavne operacije - sabiranje, oduzimanje, afine transformacije, histogram, morfološke operacije i konvolucija; detekcija ivica; Hough transformacija); Prepoznavanje objekata na slikama ("klasičan" pristup - ekstrakcija obeležja koja se prosleđuju modelu mašinskog učenja; primena konvolucionih neuronskih mreža u detekciji objekata) (4) Rad sa zvukom: Furijeova transformacija.

Predavanja, računarske vežbe i konsultacije. Glavni zadatak predmeta je izrada predmetnog projekta. Studenti samostalno predlažu realan problem iz oblasti soft kompjutinga koji žele da rešavaju i metodologiju kojom planiraju da ga reše. Ukoliko se student ne snađe sa predlogom projekta, dobija predefinisani projekat koji nosi niži broj bodova. Studentima se boduje prisustvo na računarskim vežbama. Pored toga, na vežbama studenti dobijaju neobavezne zadatke, čijim rešavanjem mogu osvojiti dodatne bodove. Završni deo ispita studenti polažu usmeno. Ocena ispita se formira na osnovu pohađanja vežbi, rešavanja neobaveznih zadataka, ocene predmentnog projekta i ocene na završnom ispitu.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Krig, S. Computer Vision Metrics Survey, Taxonomy, and Analysis 2014 Apress Media Srpski jezik
Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning 2017 MIT Press, Cambridge Engleski
Gonzalez, R.C., Woods, R.E. Digital Image Processing (3rd Edition) 2008 Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River Engleski
Szeliski, R. Computer vision: algorithms and applications 2011 Springer, London Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Usmeni deo ispita
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predmetna aktivnost
Složeni oblici vežbi
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
15.00
Predmetna aktivnost
Prisustvo na laboratorijskim vežbama
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Predmetni(projektni)zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
50.00
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe
Računarske vežbe
Računarske vežbe
Računarske vežbe
Računarske vežbe