| 1. | Наслов на наставниот предмет | Интелигентно управување во современата роботика | |||||||||||
| 2. | Код | 4ФЕИТ01006 | |||||||||||
| 3. | Студиска програма | 6-АРСИ, 21-ПНМИ, 22-БЕ | |||||||||||
| 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 Горјан Наџински | |||||||||||
| 9. | Предуслов за запишување на предметот | ||||||||||||
| 10. | Цели на предметната програма (компетенции):
Да го запознае студентот со напредните управувачки алгоритми за управување со интелигентните роботи и да го оспособи за градба и користење на такви роботи. |
||||||||||||
| 11. | Содржина на програмата:
Примена на невронските мрежи во роботиката. Фази логика во роботика. Генетски алгоритми во роботиката. Фази-невронски приод во роботика. Хибридни генетски алгоритми. Пристап на оптимизација на роеви. Учење со поттикнување во роботиката. Синтеза на алгоритми за интелигентно управување на роботи. Примери за примена на интелигентно управување во роботиката. Интелигентно управување кај простетска роботика. Основи на интеракција меѓу човек и робот. |
||||||||||||
| 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 реализираат 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 писмениот испит, и кои претходно, за време на семестарот ја реализирале и презентирале проектмата 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. | Behera, et. al. | Intelligent Control of Robotic Systems | CRC Press | 2020 | |||||||||
| 2. | Liu, Wang, Tan | Design and Control of Intelligent Robotic Systems | Springer | 2009 | |||||||||
| 23.2. | Дополнителна литература | ||||||||||||
| Ред.
број |
Автор | Наслов | Издавач | Година | |||||||||
| 1. | Colome, Toras | Reinforcement Learning of Bimanual Robot Skills | Springer | 2020 | |||||||||
| 2. | Lapan | Deep Reinforcement Learning Hands-On | Packt | 2020 | |||||||||
