Предавачи:
проф. др Ранка Станковић, др Михаило Шкорић, др Оливера Китановић |
Студијски програм:
Геофизика(IX семестар -DAS) ЕСПБ бодови: 5 Статус: Изборни
Инжењерство нафте и гаса(IX семестар -DAS) ЕСПБ бодови: 5 Статус: Изборни
Регионална геологија(IX семестар -DAS) ЕСПБ бодови: 5 Статус: Изборни |
|
|
|
Услов: Нема |
Циљ предмета:
Упознавање са основама и напредним техникама вештачке интелигенције, са посебним акцентом на њихову примену у
рударству и геологији. |
Исход предмета:
По завршетку предмета, студенти ће бити у стању да: разумеју основне концепте вештачке интелигенције, машинског и дубоког
учења, као и њихове разлике и међусобне везе, као и да идентификују технике и алгоритме пригодне за анализу и моделирање
података специфичних за рударство и геологију уз имплементирање основних модела машинског учења користећи популарне
софтверске алате и библиотеке. |
Садржај предмета:
Теоријска настава
Увод у Вештачку Интелигенцију: кључни концепти и преглед области примене у индустрији.
Основе машинског учења: надгледано, ненадгледано и полу-надгледано учење.
Основни алгоритми: линеарна и логистичка регресија, стабла одлучивања, метода потпорних вектора.
Методе евалуације модела и метрике перформанси.
Дубоко учење и напредне технике, неуронске мреже.
Примена дубоког учења у обради сложених података са применом у рударству и геологији.
Специфичности геолошких и рударских података, предиктивне анализе и оптимизација процеса (процена ризика, моделирање
лежишта).
Практичне вежбе:
Програмски језик Python и библиотеке TensorFlow, PyTorch.
Интеграција различитих извора података.
Развој и валидација AI модела кроз студије случаја. |
Литература:
- Janičić, Predrag, Nikolić, Mladen, Veštačka inteligencija, Matematički fakultet Univerziteta u Beogradu, ISBN - 978-86-7589-148-2, COBISS.SR-ID - 34371337, 2021
- Ђокић, Ана,, Језици за машинско учење: Python, Висока школа струковних студија за информационе технологије ISBN - 978- 86-89007-45-9, ЦОБИСС.СР-ИД -, 2023
|
Метода извођења наставе:
Предавања и вежбе у рачунарској лабораторији, електронски подржана Moodle системом, https://moodle.rgf.bg.ac.rs. |
Фонд:
| Предавања |
Вежбе |
Други облици наставе |
Студијски истраживачки рад |
| 2 |
2 |
0 |
0 |
|
Оцена знања:
| Завршни испит |
Поена |
| Одбрана завршног рада | 50 |
| Предиспитне обавезе |
Поена |
| Активност у току предавања | 20 | | Колоквијуми | 30 |
|
|
Додатни услови оцењивања: - |
|
|
