Напредни теми од вештачката интелигенција

1.Наслов на наставниот предметНапредни теми од вештачката интелигенција
Advanced topics in artificial intelligence
2.КодIS-Z-02
3.Студиска програма
4.Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство
5.Степен (прв, втор, трет циклус)Втор циклус
6.Академска година / семестар9 / Зимски
7.Број на ЕКТС кредити6
8.Наставник
9.Предуслови за запишување на предметот—
10.Цели на предметната програма (компетенции)Студентот ќе биде оспособен за користење на напредни алгоритми и техники од областа на вештачка интелигенција и машинско учење.
11.Содржина на предметната програмаПредметот Напредни теми од вештачка интелигенција нуди отворен пристап, кадестудентот ќе може да избере да работи на некој проект сврзан со најновите достигнувања во полето на вештачката интелигенција (ВИ). Можните теми ги опфаќаат следните области: метафоричко расудување и расудување по аналогија; теоретска ВИ (нови трендови во теоријата на ВИ; ВИ и правно расудување, етика на ВИ, интерпретабилна ВИ); теорија на киборзи;
12.Методи на учењеПредавања 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 време6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа
14.Распределба на расположивото време60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа
15.Форми на наставните активности
15.1.Предавања - теоретска настава60 часови
15.2.Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа0 часови
16.Други форми на активности
16.1.Проектни задачи45 часови
16.2.Самостојни задачи45 часови
16.3.Домашно учење30 часови
17.Начин на оценување
17.1.Тестови15 бодови
17.2.Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна)45 бодови
17.3.Активности и учење15 бодови
17.4.Завршен испит0 бодови
18.Критериуми за оценување (бодови/ оценка)
до 50 бода5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода10 (десет) (A)
19.Услов за потпис и полагање на завршен испитреализирани активности 15.1 и 15.2
20.Јазик на кој се изведува наставатамакедонски и англиски
21.Метод на следење на квалитетот на наставатамеханизам на интерна евалуација и анкети
22.Литература
22.1.Задолжителна литература
1. Stuart Russell, Peter Norvig | Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition | Prentice Hall | 2010
2. Edited by Sven Dickinson | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | Institute of Electrical and Electronics Engineers | 1979
3. Edited by Haibo He | IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems | IEEE Computational Intelligence Society | 2012
4. Ajay Thampi | Interpretable AI | Manning publishing | 2021
22.2.Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година