13Е054ВИ - Вештачка интелигенција
| Спецификација предмета | ||||
|---|---|---|---|---|
| Назив | Вештачка интелигенција | |||
| Акроним | 13Е054ВИ | |||
| Студијски програм | Електротехника и рачунарство | |||
| Модул | модул Сигнали и системи | |||
| Тип студија | мастер академске студије,основне академске студије | |||
| Наставник (предавач) | ||||
| Наставник/сарадник (вежбе) | ||||
| Наставник/сарадник (ДОН) | ||||
| Број ЕСПБ | 6.0 | Статус предмета | изборни | |
| Условљност другим предметима | нема | |||
| Циљеви изучавања предмета | Упознавање студената са основним концептима вештачке интелигенције, са акцентом на алгоритмима претраге, планирања, учења подстицањем и пробабилистичког расуђивања. Оспособљавање студената за моделирање, дизајн и тестирање система вештачке интелигенције, уз практичну имплементацију у програмском језику Python. | |||
| Исходи учења (стечена знања) | Студенти ће бити способни да самостално анализирају пројектне захтеве и окружење у којима агент треба да делује, да одаберу одговарајуће алгоритме вештачке интелигенције за постављени проблем, да их пројектују, практично имплементирају коришћењем програмског језика Python, и да их адекватно тестирају. | |||
| Садржај предмета | ||||
| Линк ка страници предмета | https://automatika.etf.bg.ac.rs/sr/13e054vi | |||
| Садржај теоријске наставе | Претраживање и планирање: класична, локална и такмичарска претрага, задовољавањe ограничења. Учење подстицањем: Марковљев процес одлучивања, функције вредности стања и акција, Q-учење, REINFORCE. Пробабилистичко расуђивање: Bayes-ове мреже, егзактно и Монте Карло закључивање. Расуђивање у темпоралним моделима: скривени Марковљеви модели, динамичке Bayes-ове мреже, честични филтар. | |||
| Садржај практичне наставе | Детаљно решени проблеми који демонстрирају механизме и значајне аспекте разматраних алгоритама претраге, планирања и пробабилистичког расуђивања. Интерактивна демонстрација и анализа практичних имплементација ових алгоритама на илустративним проблемима. | |||
| Литература | ||||
| ||||
| Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године | ||||
| Предавања | Вежбе | ДОН | Студијски и истраживачки рад | Остали часови |
| 3 | 1 | 1 | ||
| Методе извођења наставе | предавања, вежбе на табли, рачунарске демонстрације | |||
| Оцена знања (максимални број поена 100) | ||||
| Предиспитне обавезе | Поена | Завршни испит | Поена | |
| Активности у току предавања | 0 | Писмени испит | 60 | |
| Практична настава | 10 | Усмени испит | 0 | |
| Пројекти | ||||
| Колоквијуми | 30 | |||
| Семинари | 0 | |||