|
1. Наслов на наставниот предмет |
Интелигентни агенти | |||||||
|
2. Код |
3ФЕИТ07З008 | |||||||
|
3. Студиска програма |
КТИ | |||||||
|
4. Организатор на студиската програма |
Факултет за електротехника и информациски технологии | |||||||
|
5. Степен |
Прв циклус студии | |||||||
|
6. Академска година/семестар |
IV/7 |
7. Број на ЕКТС |
6.00 | |||||
|
8. Наставник |
Д-р Христијан Ѓорески | |||||||
|
9. Предуслов за запишување на предметот |
Положени: Податочни структури и анализа на алгоритми | |||||||
|
10. Цели на предметната програма (компетенции): Вовед во Длабоко Учење (Deep Learning). Вовед во резонирање и претставување на знаењето кај интелигентни агенти. Работа со Prolog и предиктна логика од прв ред. По завршување студентот ќе може да пишува алгоритми за интелигентни агенти со конкретна намена. |
||||||||
|
11. Содржина на програмата: Вовед во интелигентни системи. Историјат. Што е интелигентен систем. Резонирање. Агенти. Алгоритми за пребарување. Маркови процеси на одлучување. Игри. Minimax. Поткастрување. Ограничувања. Претставување на објекти. Исказна логика од прв ред. Prolog. Решавање проблеми со простор на состојби. Дрва на одлучување. Невронски мрежи. Пропагација на грешка. Баесови мрежи. Напредна пропагација. Генетски алгоритми. Учење во невронски мрежи. Рекурентни Невронски мрежи. Техники на Deep Learning. Примена на NN и DL . |
||||||||
|
12. Методи на учење: Предавања, аудиториски и лабораториски вежби |
||||||||
|
13. Вкупен расположив фонд на часови |
2 + 2 + 1 + 0 | |||||||
|
14. Распределба на расположивото време |
180 | |||||||
|
15. Форми на наставните активности |
15.1. Предавања – теоретска настава |
30 |
||||||
|
15.2. Вежби, семинари, тимска работа |
45 |
|||||||
|
16. Други форми на активност |
16.1. Проектни задачи |
25 |
||||||
|
16.2. Самостојни задачи |
20 |
|||||||
|
16.3. Домашно учење |
60 |
|||||||
|
17. Начини на оценување |
17.1. Тестови |
10 |
||||||
|
17.2. Семинарска работа/проект |
10 |
|||||||
|
17.3. Активност и учење |
0 |
|||||||
|
17.4. Завршен испит |
80 |
|||||||
|
18. Критериуми за оценување |
до 50 бодови |
5 (пет) (F) |
||||||
|
од 51 до 60 бодови |
6 (шест) (E) |
|||||||
|
од 61 до 70 бодови |
7 (седум) (D) |
|||||||
|
од 71 до 80 бодови |
8 (осум) (C) |
|||||||
|
од 81 до 90 бодови |
9 (девет) (B) |
|||||||
|
од 91 до 100 бодови |
10 (десет) (A) |
|||||||
|
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит |
Лабораториски вежби | |||||||
|
20. Начин на полагање на испитот |
Два парцијални испити во текот на семестарот во времетраење до 120 минути или еден завршен писмен испит во соодветна испитна сесија во времетраење до 120 минути. Оценување и на лабораториските вежби. Можност за изработка на проектна задача која ќе се оценува | |||||||
|
21. Јазик на кој се изведува наставата |
Македонски и Англиски | |||||||
|
22. Метод на следење на квалитетот на наставата |
Интерна евалуација и анкети | |||||||
|
23. Литература |
||||||||
|
23.1. Задолжителна литература |
||||||||
|
Бр. |
Автор |
Наслов |
Издавач |
Година |
||||
|
1 |
Stuart Russel | Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition) | Pearson | 2009 | ||||
|
2 |
Lin Padgham, Michael Winikoff | Developing Intelligent Agent Systems: A Practical Guide | Wiley | 2004 | ||||
|
3 |
Prateek Joshi | Artificial Intelligence with Python | Packt Publishing | 2015 | ||||
