| 1. | Наслов на наставниот предмет | Компјутациона интелигенција | |||||||||||
| 2. | Код | 4ФЕИТ01007 | |||||||||||
| 3. | Студиска програма | 6-АРСИ, 21-ПНМИ | |||||||||||
| 4. | Организатор на студиската програма
(единица, односно институт, катедра, оддел) |
Факултет за електротехника и информациски технологии | |||||||||||
| 5. | Степен (прв, втор, трет циклус) | Втор циклус студии | |||||||||||
| 6. | Академска година/семестар | I/1 | 7. | Број на ЕКТС кредити | 6.00 | ||||||||
| 8. | Наставник | Д-р Весна Ојлеска Латкоска | |||||||||||
| 9. | Предуслов за запишување на предметот | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции):
Во фокусот на оваа предметна програма се концептите, парадигмите, алгоритмите, и начините на имплементација на комјутационата интелигенција (КИ), со нагласок на нивни можни практични апликации во инженерството. По завршувањето на овој курс, студентот ќе имаат разбирање за: основните модели во компјутационата интелигенција; примена на фази логика, невронски мрежи, генетски алгоритми, и други алгоритми во КИ; примена на техниките од КИ и начинот на нивно искористување за решавање на проблеми во реалниот свет; комбинирање на различните техники и избор на најсоодветната техника за моментално поставениот проблем. |
||||||||||||
| 11. | Содржина на програмата:
Компјутационата интелигенција (КИ) претставува множество од компјутациони методологии и пристапи, инспирирани од природата, наменети за решавање на комплексни проблеми од реалниот свет, за кои традиционалните пристапи (на пример моделирањето според основните физички законитости или експлицитното статистичко моделирање) се неефективни или неизводливи. Предметната програма ги опфаќа следните теми: 1. Вовед: преглед на односувањата во биолошкиот свет од кои се мотивирани методологиите во состав на КИ. 2. Oднос помеѓу трите основни компоненти на КИ (еволутивна компјутација, невронски мрежи, и фази логички системи) и како истите се комбинираат и/или се интегрирани во еден КИ систем. 3. Основни концепти и парадигми на еволутивната компјутација: генетски алгоритми, еволутивно програмирање, еволутивни стратегии, оптимизација на рој (колонија) од честички 4. Имплементација на еволутивната компјутација 5. Вештачки невронски мрежи: терминологија и составни елементи на невронските мрежи; преглед на различните топологии на невронските мрежи; учење кај невронските мрежи; хибридни мрежи и рекурентни мрежи; проблеми на пред-процесирање и пост-процесирање. 6. Имплементација на невронските мрежи. 7. Фази-логички системи: анализа и дизајн на фази-логичките системи; специјални поглавја поврзани со фази-логичките системи. 8. Имплементација на фази-логичките системи. 9. Имплементација на компјутационата интелигенција. |
||||||||||||
| 12. | Методи на учење:
Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, студија на случај, 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 | 180 | |||||||||||
| 14. | Распределба на расположивото време | 3 + 3 | |||||||||||
| 15. | Форми на наставните активности | 15.1 | Предавања – теоретска настава | 45 часови | |||||||||
| 15.2 | Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа | 45 часови | |||||||||||
| 16. | Други форми на активности | 16.1 | Проектни задачи | 30 часови | |||||||||
| 16.2 | Самостојни задачи | 30 часови | |||||||||||
| 16.3 | Домашно учење | 30 часови | |||||||||||
| 17. | Начин на оценување | ||||||||||||
| 17.1 | Тестови | 0 бодови | |||||||||||
| 17.2 | Семинарска работа/проект (презентација: писмена и усна) | 50 бодови | |||||||||||
| 17.3. | Активност и учење | 0 бодови | |||||||||||
| 17.4. | Завршен испит | 50 бодови | |||||||||||
| 18. | Критериуми за оценување (бодови/оценка) | до 50 бода | 5 (пет) (F) | ||||||||||
| од 51 до 60 бода | 6 (шест) (E) | ||||||||||||
| од 61 до 70 бода | 7 (седум) (D) | ||||||||||||
| од 71 до 80 бода | 8 (осум) (C) | ||||||||||||
| од 81 до 90 бода | 9 (девет) (B) | ||||||||||||
| од 91 до 100 бода | 10 (десет) (A) | ||||||||||||
| 19. | Услов за потпис и полагање на завршен испит | Успешно изработена проектна задача. | |||||||||||
| 20. | Начин на полагање на испитот | Предвидена е проектна задача, која студентите треба да ја изработат и презентираат во текот на семестарот. Во предвидените испитни сесии се полага завршен писмен испит и/или завршен усен испит. За студентите кои го положиле завршниот испит, и кои претходно, за време на семестарот ја изработиле и презентирале проектната задача, се смета дека го положиле предметот. Во конечната оценка влегуваат поените од завршниот испит и поените добиени од проектната задача. | |||||||||||
| 21. | Јазик на кој се изведува наставата | Македонски и Англиски | |||||||||||
| 22. | Метод на следење на квалитетот на наставата | Самоевалуација | |||||||||||
| 23. | Литература | ||||||||||||
| 23.1. | Задолжителна литература | ||||||||||||
| Ред.
број |
Автор | Наслов | Издавач | Година | |||||||||
| 1. | R. C. Eberhart, and Y. Shi | Computational Intelligence: Concepts to Implementations | Morgan Kaufmann | 2011 | |||||||||
| 2. | Andries P. Engelbrecht | Computational Intelligence: An Introduction, 2nd Edition | John Wiley | 2007 | |||||||||
| 3. | James M. Keller, Derong Liu, and David B. Fogel | Fundamentals of Computational Intelligence: Neural Networks, Fuzzy Systems, and Evolutionary Computation | Wiley-IEEE Press | 2016 | |||||||||
| 23.2. | Дополнителна литература | ||||||||||||
| Ред.
број |
Автор | Наслов | Издавач | Година | |||||||||
| 1. | Jyh-Shing Roger Jang, Chuen-Tsai Sun, Eiji Mizutani | Neuro-Fuzzy and Soft Computing (A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence) | Prentice Hall | 1997 | |||||||||
| 2. | Robert E. King | Computational Intelligence in Control Engineering | CRC Press | 1999 | |||||||||
| 3. | Witold Pedrycz | Computational Intelligence: An Introduction | CRC Press | 1997 | |||||||||
