13М051МСЦ - Методе soft-computing-а

Спецификација предмета
Назив		Методе soft-computing-а
Акроним		13М051МСЦ
Студијски програм		Електротехника и рачунарство
Модул
Тип студија		мастер академске студије
Наставник (предавач)		проф. др Жељко Ђуровић проф. др Сања Вујновић
Наставник/сарадник (вежбе)		проф. др Сања Вујновић проф. др Александра Крстић
Наставник/сарадник (ДОН)
Број ЕСПБ		6.0	Статус предмета	изборни
Условљност другим предметима		нема
Циљеви изучавања предмета		Циљ предмета је да студенти овладају техникама пројектовања неуралних мрежа, фази система и генетских алгоритама, са основним циљем њихове примене у решавању проблема управљања системима, обраде сигнала и препознавања облика.
Исходи учења (стечена знања)		Студенти треба да овладају вештинама да сходно природи проблема који решавају, изврше избор одговарајуће soft-computing технике; дефинишу неопходна априорна знања, генеришу или прибаве одговарајући обучавајући скуп за обуку алгоритма; изврше избор одговарајућих контролних параметара, испројектују алгоритам и изврше његову евалуацију.
Садржај предмета
Линк ка страници предмета		https://automatika.etf.bg.ac.rs/sr/13m051msc
Линк ка предавањима		https://teams.microsoft.com/l/team/19%3AH-uBYmn3smE_vEU3VzghpixvarHHU3QhuCJCW0fUTHM1%40thread.tacv2/conversations?groupId=2ea33637-9a99-42b6-b074-8c3a38b40e0e&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Садржај теоријске наставе		Структура генетских алгоритама; Поступак селекције, укрштања, мутације; Примена у оптимизацији критеријумских функција са ограничењем; Проблем трговачког путника; Фази скупови; Фази операције; Фази алгоритми; Пројектовање фази експертских система; Појам неуралних мрежа; Подела неуралних мрежа; Метод пропагације грешке уназад; Примена неуралних мрежа; Асоцијативне меморије.
Садржај практичне наставе		Пројектовање конкретног фази-експертског система, пројектовање фази контролера, примена фази алгоритма у препознавању облика; Решавање задатог оптимизационог проблема применом методе генетског алгоритма; Решавање конкретног управљачког проблема и решавање проблема класификације применом неуралних мрежа.
Литература
L. Fortuna, G. Rizzoto et al., Soft computing, Springer, 2001 C. Lin, C. Lee, Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1995 D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Pearson Education, 2002 J. R. Jang, C. T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall of India, 2009
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања	Вежбе	ДОН	Студијски и истраживачки рад	Остали часови
3	1
Методе извођења наставе		Предавања и практичан лабораторијски рад
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе		Поена	Завршни испит	Поена
Активности у току предавања		0	Писмени испит	70
Практична настава		30	Усмени испит	0
Пројекти
Колоквијуми		0
Семинари		0