Navigacija

13M051MSC - Metode soft-computing-a

Specifikacija predmeta
Naziv Metode soft-computing-a
Akronim 13M051MSC
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
    Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
    Uslovljnost drugim predmetima nema
    Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenti ovladaju tehnikama projektovanja neuralnih mreža, fazi sistema i genetskih algoritama, sa osnovnim ciljem njihove primene u rešavanju problema upravljanja sistemima, obrade signala i prepoznavanja oblika.
    Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti treba da ovladaju veštinama da shodno prirodi problema koji rešavaju, izvrše izbor odgovarajuće soft-computing tehnike; definišu neophodna apriorna znanja, generišu ili pribave odgovarajući obučavajući skup za obuku algoritma; izvrše izbor odgovarajućih kontrolnih parametara, isprojektuju algoritam i izvrše njegovu evaluaciju.
    Sadržaj predmeta
    Link ka stranici predmeta https://automatika.etf.bg.edu.rs/sr/13m051msc
    Link ka predavanjima https://teams.microsoft.com/l/team/19%3AH-uBYmn3smE_vEU3VzghpixvarHHU3QhuCJCW0fUTHM1%40thread.tacv2/conversations?groupId=2ea33637-9a99-42b6-b074-8c3a38b40e0e&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
    Sadržaj teorijske nastave Struktura genetskih algoritama; Postupak selekcije, ukrštanja, mutacije; Primena u optimizaciji kriterijumskih funkcija sa ograničenjem; Problem trgovačkog putnika; Fazi skupovi; Fazi operacije; Fazi algoritmi; Projektovanje fazi ekspertskih sistema; Pojam neuralnih mreža; Podela neuralnih mreža; Metod propagacije greške unazad; Primena neuralnih mreža; Asocijativne memorije.
    Sadržaj praktične nastave Projektovanje konkretnog fazi-ekspertskog sistema, projektovanje fazi kontrolera, primena fazi algoritma u prepoznavanju oblika; Rešavanje zadatog optimizacionog problema primenom metode genetskog algoritma; Rešavanje konkretnog upravljačkog problema i rešavanje problema klasifikacije primenom neuralnih mreža.
    Literatura
    1. L. Fortuna, G. Rizzoto et al., Soft computing, Springer, 2001
    2. C. Lin, C. Lee, Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1995
    3. D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Pearson Education, 2002
    4. J. R. Jang, C. T. Sun, E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall of India, 2009
    Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
    Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
    3 1
    Metode izvođenja nastave Predavanja i praktičan laboratorijski rad
    Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
    Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
    Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 70
    Praktična nastava 30 Usmeni ispit 0
    Projekti
    Kolokvijumi 0
    Seminari 0