Navigacija

26D111VID - Veštačka inteligencija i duboko učenje

Specifikacija predmeta
Naziv Veštačka inteligencija i duboko učenje
Akronim 26D111VID
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Računarska tehnika i informatika
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 Status predmeta izborni
      Uslovljnost drugim predmetima nema
      Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje studenata sa metodologijama i primenama savremenog razvoja oblasti veštačke inteligencije i dubokog učenja, sa naglaskom na napredne tehnologije
      Ishodi učenja (stečena znanja) Razmatraće se savremene vrste neuralnih mreža, podešavanje i optimizacija hiperparametara i rad sa različitim alatima. Glavni ishod kursa je da nauči studente tehnikama i alatima za rešavanje složenih problema veštačke inteligencije sa kojima se mogu susresti u realnosti i da primene najpodesniju i najefikasniju metodu za rešavanje takvih izazova.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave "Napredne tehnike dubokog učenja. Analiza naprednih tehnika za dizajn neuronskih mreža uz optimizacije i podešavanje hiperparametara i okviri dubokog učenja. . Rekurentne neuronske mreže, njihove primene i srodne metode. Transformeri, osnove, koncepti i primena, jezički modeli zasnovani na transformerima. Primeri iz industrije i akademske zajednice.
      Sadržaj praktične nastave Analiza i rešavanje praktičnih zadataka i demonstriranje kako savladati određene probleme tehnikama veštaćke inteligencije i dubokog učenja. Praktičan primeri sa razvojnim alatima na primerima različitih skupova podataka .
      Literatura
      1. Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (MIT Press)
      2. Pattern Recognition and Machine Learning – Christopher M. Bishop (Springer)
      3. Machine Learning: A Probabilistic Perspective – Kevin Murphy (MIT Press)
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      8
      Metode izvođenja nastave Predavanja sa prezentacijom, izrada projekta, diskusija o realizovanim rešenjima
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 0
      Praktična nastava 0 Usmeni ispit 30
      Projekti 70
      Kolokvijumi 0
      Seminari 0