Навигација

13С113ИС - Интелигентни системи

Спецификација предмета
НазивИнтелигентни системи
Акроним13С113ИС
Студијски програмСофтверско инжењерство
Модул
Тип студијаосновне академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
Наставник/сарадник (ДОН)
Број ЕСПБ6.0Статус предметаизборни
Условљност другим предметиманема
Циљеви изучавања предметаУпознавање студената са основним концептима и техникама вештачке интелигенције, машинског учења и интелигентних система. Током курса студенти ће изучавати најпопуларније моделе за пројектовање, имплементацију и тестирање оваквих врста апликација.
Исходи учења (стечена знања)Студенти ће научити основне принципе који покрећу интелигентне системе и вежбати имплементацију неких од таквих система. Главни исход курса је да научи студенте техникама и алатима за решавање нових проблема вештачке интелигенције и машинског учења, са којима се могу сусрести у животу и да на основу свог знања примене најподеснију и најефикаснију методу за решавање таквих изазова.
Садржај предмета
Линк ка страници предметаhttp://ri4es.etf.bg.ac.rs/
Садржај теоријске наставеСтратегије претраживања: алгоритми, перформансе, ефикасност, сложеност. Алгоритми теорије игара и њихова примена. Продукциони и аналитички системи. Планирање - проблем и врсте. Знање и закључивање у неизвесном окружењу. Бајесове мреже. Стратегије решавања проблема. Машинско учење: регресија, класификација и кластеризација.
Садржај практичне наставеВизуелне симулације теоријски обрађених проблема. Анализа и решавање практичних задатака и демонстрирање како савладати одређене проблеме техникама вештачке интелигенције и машинског учења.
Литература
  1. Stuart Russell, Peter Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach", Pearson, 4th edition (May 2021)
  2. Предраг Јаничић, Младен Николић, „Вештачка интелигенција“, Математички факултет у Београду, треће електронско издање, Београд, 2023.
  3. Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili, "Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python", 1st Edition, Packt Publishing, February 2022.
  4. Chip Huyen, "Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications", 1st Edition, O'Reilly Media, June 2022.
  5. Laurence Moroney, "AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence", 1st Edition, O'Reilly Media, November 2020.
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
221
Методе извођења наставеПредавања, аудиторне вежбе, самостална израда неколико домаћих задатака, лабораторијске вежбе са визуелним симулацијама.
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
Активности у току предавања0Писмени испит30
Практична настава0Усмени испит0
Пројекти20
Колоквијуми50
Семинари0