Vestacka inteligencija
Asistenti:
Način polaganja ispita:
- zavrsni ispit (sastoji se od teorijskog dela ispita od 50 poena i prakticnog dela ispita od 50 poena)
Da bi se polozio ispit, potrebno je imati bar 50/3 poena na teorijskom delu ispita i bar 50/3 poena na prakticnom delu ispita i u zbiru poena imati bar 51 poen.
Obavestenja:
- Rezultati ispita u roku januar PS
- Gostujuca predavanja
U ponedeljak 10.5. od 16:15 do 18:00 bice organizovana tri gostujuca predavanja na kursu Vestacke inteligencije. Predavanja ce biti odrzana putem platforme webex. Svim studentima koji slusaju kurs bice poslat direktan poziv, ali je predavanje otvoreno za sve studente tako da zainteresovani studenti koji nisu dobili poziv mogu koristiti naredni link:
Program:
- 16:15-16:50
- Predavac: Nikola Jelic, Zuhelke
- Naziv: Primena masinskog ucenja u ugradnim sistemima
- Apstrakt: Vestacka inteligencija i masinsko ucenje su nasli primenu u skoro svakom aspektu svakodnevice; od bankarskih sistema preko video igara do pametnih telefona. Razvoj tehnologije je omogucio da algoritmi koji su ranije bili rezervisani za mocne servere sada mogu da se izvrsavaju na malim kucnim aparatima, sa znatno ogranicenijim resursima i mogcnostima od tipicnog kucnog racunara.
- Plan predavanja:
- Pregled ugradnih sistema i izazova u njihovom razvoju
- Potreba za masinskim ucenjem u ugradnim sistemima
- Razvoj dubokog ucenja i njegova primena
- Kratak pregled TensorFlow biblioteke
- Razvoj hardvera i performansi dubokog ucenja na mikrokontrolerima
- 16:50-17:25
- Danijel Misulic, Data Scientist, Two Desperados Gaming Studio
- Naziv: Sistem balansiranja nivoa baziran na vestinama igraca u marble--shooter kategoriji casual igara
- Apstrakt:
Cilj je - napraviti najbolje personalizovano iskustvo za svakog igraca, a nacin na koji su predefinisani nivoi u igri direktno utice na to iskustvo. Kako definisati vestinu i kako prilagoditi nivoe za svakog igaca je pitanje na koje nije lako dati odgovor. Pod pretpostavkom da znamo vestinu igraca opet nailazimo na izazove kako promeniti parametre odredjenog nivoa u skladu sa tom informacijom. Srz celog sistema je regresioni model koji predvidja tezinu levela nad odredjenom konfiguracijom parametara i o tome ce biti detaljno diskutovano na predavanju.
- 17:25-18:00
- Predavac: Boris Cergol, Head of AI, Endava
- Naziv: Vestacka inteligencija i kreativnost
- Apstrakt:
U danasnje vreme sistemi vestacke inteligencije se uglavnom koriste za automatizaciju rutinskih zadataka ili da nam pomognu da bolje kvantifikujemo svet oko nas. Medjutim, skorasnja dostignuca na polju generativnih modela, omogucavaju sistemima vestacke inteligencije da izvrse kreativnije zadatke i naprave uverljivu kopiju stavarnosti. U ovom predavanju, Boris Cergol ce Vam predstaviti neke od metoda primenjenih u kreativnom pisanju, digitalnoj umetnosti i modnom dizajnu i govorice o prilikama i rizicima koje one donose.
- Casovi predavanja bice drzani preko platforme webex. Link za sastanak je poslat na mejl adrese koje su date na Hipatiji. Ukoliko neko od studenata nije dobio poziv, moze mi se javiti mejlom.
- Link na stranu predmeta
Predavanja:
Literatura: