FESB NASTAVA
Loading...
    Diplomski
    242 Telekomunikacije i informatika
    1. semestar
    Nema predmeta
    Pretraži predmete po nazivu ili kôdu
    Upit treba biti dulji od 1 znaka...
    Nema rezultata
    U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći

      Umjetna inteligencija

      (FELH11)
      2024/25 godina
      preduvjeti za upis
      Osnovna znanja o računalima i programiranju. Za praćenje kolegija potrebno je poznavanje engleskog jezika
      ciljevi predmeta

      Cilj je kolegija naučiti studente osnovna znanja iz područja umjetne inteligencije, od načina prikupljanja i pohrane znanja, do postupaka i algoritama kojim se to znanje koristi u rješavanju kompleksnih zadatka. Osim uvoda u teorijske osnove umjetne inteligencije ilustriraju se i brojne primjene u znanosti i gospodarstvu.

      očekivani ishodi učenja

      Studenti će nakon uspješno savladanog predmeta moći:
      1. Objasniti i razlikovati biološku inteligenciju, umjetnu inteligenciju, računsku inteligenciju i distribuiranu inteligenciju
      2. Poznavati standardne metode rješavanja zadataka umjetne inteligencije
      3. Poznavati tehnike predstavljanja znanja, tehnike pretraživanja znanja i zaključivanja (logičko, probabilističko i fuzzy zaključivanje) u sustavima temeljenim na znanju
      4. Posjedovati dubinsko znanje o aktualnim programskim jezicima, bibliotekama i tehnologijama za rješavanje zadataka umjetne inteligencije
      5. Procijeniti i primijeniti različite metode strojnog učenja u umjetnoj inteligenciji (nadzirano, nenadzirano, polu-nadzirano i pojačano učenje) za dani problem
      6. Objasniti umjetne neuralne mreže i dubinsko učenje te ih primijeniti na jednostavnije primjere

      nositelji predmeta
      Stipaničev Darko, Šerić Ljiljana, Braović Maja
      nastava i predavači
       
      Predavanja
      30 sati
      2 sata tjedno × 15 tjedana
       
      Laboratorijske vježbe
      30 sati
      2 sata tjedno × 15 tjedana
      ECTS
      5
      Diplomski 242
      Telekomunikacije i informatika
      1. semestar
      1. godina
      predmet osnovne razine
      Način ocjenjivanja
      apsolutno
      sadržaj

      - Uvod u inteligentne sustave. Biološka inteligencija, umjetna inteligencija, računalna inteligencija, distribuirana inteligencija. Povijesni razvoj, Turingov test.
      - Složeni zadaci i njihovo rješavanje. Znanje i sustavi temeljeni na znanju.
      - Prikazivanje i pohrana znanja. Matematička logika: propozicijska logika, predikatna logika , ne-standardne logike (temporalna, modalna, fuzzy, vjerojatnosna). Strukturni prikaz znanja: semantičke mreže, okviri, scenarija, stereotipovi, produkcijska pravila.
      - Prirodno zaključivanje. Logičko zaključivanje. neizrazito zaključivanje. Vjerojatnosno zaključivanje.
      - Rješavanje složenih zadataka metodama pretraživanja (search). Slijepo pretraživanje (širinsko, dubinsko, iterativno. bidirekcijsko). Usmjereno pretraživanje (heurističko, metoda uspona na vrh, najbolje prvo pretraživanje, algoritam A*)
      - Strojno učenje.
      - Ekspertni sustavi.
      - Primjena umjetne inteligencije

      preporučena literatura

      • D. Stipaničev, Lj. Šerić, M. Braović: "Uvod u umjetnu inteligenciju".

      • S. Russel, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 4th Ed. 2020.

      dopunska literatura

      • AI on Web (http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html )

      • American Association for Artificial Intelligence (www.aaai.org )

      jezik poduke
      Hrvatski , nastavni materijali većim dijelom na engleskom
      način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula

      Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anketa.Nastavnici koji podučavaju srodne predmete surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave.
      Povremeno promatranje i evaluacija nastave od strane predstojnika odsjeka/ šefa katedre, itd.

      ispit (način polaganja, ispitni rokovi)

      Tijekom semestra održati će se dva međuispita (kolokvija) i završni ispit. Međuispiti i završni ispit održavati će se prema kalendaru nastave FESB-a.

      Međuispiti obuhvaćaju teoretska znanja iz svih nastavnih cjelina, uključujući gradivo sa predavanja i gradivo sa laboratorijskih vježbi.
      Preduvjet za polaganje kolegija je 100% riješenih domaćih radova i zadataka sa laboratorijskih vježbi.

      Student može putem kolokvija položiti gradivo ispita. Na ispitnom roku studenti polažu samo dio gradiva kojeg nisu položili. Uvjet za pozitivnu ocjenu je da student ima ukupno najmanje 50 % bodova iz oba dijela gradiva, te 100% riješenih domaćih radova i laboratorijskih vježbi.

      Studenti koji nisu položili ispit nakon dva završna ispita mogu ispit položiti jesenskim ispitnim rokovima. Ova se pravila podjednako odnose na studente koji su ovaj kolegij upisali prvi put i na one studente koji su kolegij upisali po drugi put.

      Konačna se ocjena utvrđuje na sljedeći način:
      Postotak Ocjena
      50% do 61% dovoljan (2)
      62% do 74% dobar (3)
      75% do 87% vrlo dobar (4)
      88% do 100% izvrstan (5)

        Nastavne jedinice za Predavanja Broj sati
      1.

      Uvod u umjetnu inteligenciju – naziv, povijest, srodne discipline.

      		 2 sata
      2.

      Biološka inteligencija, teorije višestrukih inteligencija.

      		 2 sata
      3.

      Područje istraživanja umjetne inteligencije. Tehnike umjetne inteligencije i kriteriji uspjeha.

      		 2 sata
      4.

      Zadaci i njihovo postavljanje.

      		 2 sata
      5.

      Znanje i pohrana znanja – I dio uvod, podaci, informacije, znanje. Sustavi temeljeni na znanju.

      		 2 sata
      6.

      Rješavanje zadataka tehnikama pretraživanja (slijepo i usmjereno pretraživanje)

      		 2 sata
      7.

      Znanje i pohrana znanja – II dio matematička logika (standardne i nestandardne logike).

      		 2 sata
      8.

      I kolokvij

      		 2 sata
      9.

      Logičko zaključivanje.

      		 2 sata
      10.

      Vjerojatnosno zaključivanje (vjerojatnost, uvjetna vjerojatnost, Baysove mreže, skriveni Markovljevi modeli).

      		 2 sata
      11.

      Znanje i pohrana znanja – III dio struktura pohrana znanja (semantičke mreže, stereotipovi, scenarij, okviri, produkcijski sustavi).

      		 2 sata
      12.

      Strojno učenje I dio (nadzirano učenje)

      		 2 sata
      13.

      Strojno učenje II dio (nenadzirano učenje)

      		 2 sata
      14.

      Primjeri primjene umjetne inteligencije. Stručni (ekspertni) sustavi. Obrada i razumjevanje govora. Računalni vid.

      		 2 sata
      15.

      II kolokvij

      		 2 sata
        Nastavne jedinice za Laboratorijske vježbe Broj sati
      1.

      Programski jezik LISP I dio

      		 2 sata
      2.

      Programski jezik LISP II dio

      		 2 sata
      3.

      Programski jezik LISP III dio

      		 2 sata
      4.

      Programski jezik LISP IV dio

      		 2 sata
      5.

      Programski jezik LISP V dio

      		 2 sata
      6.

      Programski jezik LISP VI dio

      		 2 sata
      7.

      Programski jezik LISP VII dio

      		 2 sata
      8.

      I kolokvij

      		 2 sata
      9.

      Programski jezik Prolog I dio

      		 2 sata
      10.

      Programski jezik Prolog II dio

      		 2 sata
      11.

      Programski jezik Prolog III dio

      		 2 sata
      12.

      Programski jezik Prolog IV dio

      		 2 sata
      13.

      Ljuska ekspertnog sustava I dio

      		 2 sata
      14.

      Ljuska ekspertnog sustava II dio

      		 2 sata
      15.

      II kolokvij

      		 2 sata
      © 2025 FESB, sva prava pridržana.
      Niste više prijavljeni

      Istekla vam je prethodna prijava te se morate ponovno prijaviti.

      Nastao je problem u radu sustava

      Informacije o problemu smo pohranili i nastojat ćemo ga riješiti. Ako vas ova greška sprječava da obavite nešto važno, možete nas odmah kontaktirati na helpdesk@fesb.hr.

      Vaš preglednik nije podržan

      Koristite web preglednik koji nije podržan. Za puno korisničko iskustvo, preuzmite najnoviju inačicu vašeg preglednika.