Studij | Godina |
Semestar |
Status |
---|---|---|---|
INFORMACIJSKA TEHNOLOGIJA - DIPLOMSKI (dvopredmetni) | 1.g. |
ljetni |
izborni |
Nastavnik | Nositelj |
P |
V |
S |
---|---|---|---|---|
Papić, Anita | 15 |
0 |
30 |
Osnovni cilj kolegija je upoznati studente sa pristupima umjetne inteligencije u rješavanju intelektualnih problema i područjima primjene umjetne inteligencije kao što su ekspertni sustavi, razumijevanje i obrada prirodnih (i umjetnih) jezika, robotika, računalni vid, problemi predviđanja, klasifikacije i prepoznavanje uzoraka, umjetne neuronske mreže, genetski algoritmi itd. Studenti će ovladati tehnikama umjetne inteligencije koja se bavi proučavanjem i oblikovanjem računarskih sustava koji pokazuju neki oblik inteligencije. Naime, to su sustavi koji mogu učiti nove koncepte, sustavi koji mogu zaključivati i donositi uporabne zaključke o svijetu koji ih okružuje, sustavi koji mogu razumjeti prirodni jezik ili spoznati i tumačiti složene vizualne scene te sustavi koji mogu obavljati i druge vrste vještina koje zahtijevaju čovjekovu vrstu inteligencije. Studenti će se osposobiti za razumijevanje osnovnih principa razvoja i evaluacije inteligentnih sustava. Također, studenti će se osposobiti za samostalan ili timski rad na primjerima i analizama slučajeva koji zahtijevaju uporabu tehnika umjetne inteligencije kao što su primjena neuronskih mreža, rudarenja podataka i dr.
Po završetku nastave iz navedenog kolegija studenti će moći:
Studenti će se upoznati sa osnovnim značajkama i svojstvima inteligentnih sustava. Na predavanjima će se obraditi odabrana poglavlja umjetne inteligencije te će se predstaviti najpoznatije tehnike umjetne inteligencije i njihove primjene.
Tijekom kolegija obradit će se sljedeće teme: Definicija, osnovni pojmovi i područja umjetne inteligencije; Tehnike umjetne inteligencije; Hibridni sustavi umjetne inteligencije; Područja primjene umjetne inteligencije; Metode rudarenja podataka; Stabla odlučivanja; Značajke i svojstva inteligentnih sustava; Predstavljanje znanja u inteligentnim sustavima; Ekspertni sustavi; Inteligentni agenti i multiagentski sustavi; Neizrazita (engl. fuzzy) logika; Umjetne neuronske mreže i genetski algoritmi; Komunikacija čovjek-stroj; Razumijevanje i obrada prirodnih (i umjetnih) jezika; Robotika; Računalni vid, raspoznavanje uzoraka i analiza scene; Raspoznavanje i sinteza govora; Trendovi razvoja inteligentnih sustava.
predavanja, seminari i radionice
Nastavna aktivnost | Aktivnost studenta | Ishod učenja | Metoda procjene |
Predavanja | slušanje predavanja i sudjelovanje u raspravama | objasniti osnovne pojmove umjetne inteligencije, značajke, svojstva te funkcije inteligentnih sustava razlikovati različite tehnike umjetne inteligencije i područja njihove primjene |
pisani test (50 % ukupne ocjene) |
Seminari i radionice | izrada seminarskog rada | analizirati razne slučajeve vezane uz primjenu rudarenja podataka, neuronskih mreža, stabla odlučivanja i ostalih tehnika umjetne inteligencije | ocjena vježbi (25% ukupne ocjene) |
Samostalni zadaci | rješavanje problemskih zadataka | objasniti trendove razvoja inteligentnih sustava | ocjena zadataka (25% ukupne ocjene) |
Pismeni ispit, Pohađanje nastave, Seminarski rad, Usmeni ispit
Element | Opterećenje u ECTS |
Udio u ocjeni |
---|---|---|
Pismeni ispit | 0,633 | 50% |
Pohađanje nastave | 1,125 | 0% |
Seminarski rad | 0,633 | 25% |
Usmeni ispit | 0,609 | 25% |
Iz svih elemenata praćenja i provjeravanja student može ostvariti maksimalno 100 ocjenskih bodova, što čini 100% ocjene. Za prolaznu ocjenu student treba ostvariti minimalno 60 ocjenskih bodova ili 60% ocjene. Pismeni ispit nosi 50%, Seminari 25%, samostalni zadaci 25%.
Skala je ocjenjivanja sljedeća: 60% - 69,9% = dovoljan (2), 70% - 79,9% = dobar (3), 80% - 89,9% = vrlo dobar (4), 90% - 100% = izvrstan (5).
Studenti su obvezni pohađati 70 % održanih nastavnih sati. Ako student ima 5 ili više izostanaka (jedan izostanak iznosi 2 nastavna sata), neće dobiti potpis, kao ni ukoliko ukupno ostvari manje od 40% ocjene.
Studenti su obvezni pohađati 70 % održanih nastavnih sati. Ako student ima 5 ili više izostanaka (jedan izostanak iznosi 2 nastavna sata), neće dobiti potpis, kao ni ukoliko ukupno ostvari manje od 40% ocjene