Subject
Современи интелигентни системи
| 1. | Наслов на наставниот предмет |
Современи интелигентни системи Modern intelligent systems |
||||||||||||
| 2. | Код | IS-Z-03 | ||||||||||||
| 3. | Студиска програма | Интелигентни системи | ||||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) | Faculty of Computer Science and Engineering | ||||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | Second Cycle | ||||||||||||
| 6. | Академска година / семестар | 9 / Зимски | ||||||||||||
| 7. | Број на ЕКТС кредити | 6 | ||||||||||||
| 8. | Наставник | Андреа Кулаков, Георгина Мирчева, Миле Јованов, Невена Ацковска | ||||||||||||
| 9. | Предуслови за запишување на предметот | — | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции) | Цел на овој курс е студентот да добие перспектива за интелигентните системи и нивното влијание врз процесите во индустријата, здравството, образованието и науката. Студентите ќе ги научат современите примени и текови во развојот на интелигентните системи, како што се препознавањето на лица и предмети, автономни возила, машини кои резонираат слично како човекот, паметни околини во време на интернет на нештата итн. Студентите ќе се запознаат со разноликоста на современите интелигентни системи, кои имаат способност за извлекување и зачувување на знаење. Тие ќе ги научат резонирачките процеси кои се појавуваат кај овие системи. Ќе се оспособат да ги употребуваат интелигентните системи кои учат од нивното искуство и тренирање, способни се да се справат со непрецизни изрази и факти и изнаоѓаат решенија низ процеси кои се слични на природната еволуција. Технологиите и алгоритмите кои го овозможуваат тоа се исто така цел на овој курс. | ||||||||||||
| 11. | Содржина на предметната програма | Историски преглед на развојот на интелигентните системи. Проблеми и нивно решавање. Модерни системи за знаење и резонирање. Резонирање со концепт за можност и веројатност. Современи игри. Интелигентни системи за препознавање говор и слика. Архитектури на интелигенција. Длабоко учење. Роботски интелигентни системи. Паметни околини. ИКТ легислативи, регулативи и кибер закони за интелигентните системи. Предизвици и идни трендови кај ИС. | ||||||||||||
| 12. | Методи на учење | Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). | ||||||||||||
| 13. | Вкупен расположив фонд на време | 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа | ||||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности |
|
||||||||||||
| 16. | Други форми на активности |
|
||||||||||||
| 17. | Начин на оценување |
|
||||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
|
||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | реализирани активности 15.1 и 15.2 | ||||||||||||
| 20. | Јазик на кој се изведува наставата | македонски и англиски | ||||||||||||
| 21. | Метод на следење на квалитетот на наставата | механизам на интерна евалуација и анкети | ||||||||||||
| 22. | Literature |
|
