Вештачка интелигенција Шифра: 130217 | 6 ЕСПБ
Опште информације
Ниво студија:
Година студија:
2
Семестар/Триместар:
3
Услов:
Циљ:
Упознавање са актуелним концептима, методама и техникама статистичких и симболичких приступа вештачкој интелигенцији, са посебним освртом на системе за обраду природних језика.
Исход:
Студенти ће развити разумевање актуелних концепата, метода и техника статистичких и симболичких приступа вештачкој интелигенцији, и оспособиће се да пројектују системе за обраду природних језика.
Садржај предмета
Теоријска настава:
- Основе н-грама,
- Тренирање и тестирање н-грама,
- Коначни аутомати,
- Марковљеви ланци,
- Скривени Марковљеви модели,
- Скривени Марковљеви модели,
- Бајесова теорема и аутоматско препознавање говора,
- Контекстно независне граматике
- Алгоритми за парсирање текста,
- Репрезентовање значења и моделовање контекста,
- Контекстно зависна интерпретација стимуланса,
- Одлучивање и учење,
- Адаптивно управљање машинским дијалогом,
- Конверзациони агенти,
- Когнитивно инспирисани приступи.
Практична настава:
- Увежбавање представљених концепата, метода и техника кроз примере.
Литература
- Stuart Russell, Peter Norvig, Вештачка интелигенција: савремени приступ, Рачунарски факултет, 2011.
- Jurafsky, Daniel, and James H. Martin, Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Speech Recognition, and Computational Linguistics, 2nd edition. Prentice-Hall.2009.
- J.Allen, Natural Language Understanding, 2nd edition. The Benjamin /Cummings Publishing Company, 1994.
Број часова активне наставе (недељно)
Предавања:
2
Вежбе:
3
Други облици наставе:
0
Оцена знања (максималан број поена 100)
Предиспитне обавезе
Поени
активности у току предавања
0
активности на лабораторијским вежбама
семинарски рад
0
колоквијум
50
Завршни испит
Поени
Писмени испит
Усмени испит