• дизајн у машинству , 2. семестар, позиција 3

Циљ је оспособљавање студената да, коришћењем математичко-алгоритамских процедура и техника вештачке интелигенције, доносе одлуке у процесу развоја производа и пројектовања у целини. Развој креативних способности студената у побољшавању техничко-технолошких карактеристика производа, примењујући методе базиране на концепцијском пројектовању, са акцентом на функције претраживања оптималног решења при одлучивању, коришћењем интелигентних агената.

По успешном завршетку овог курса, студенти би требало да буду оспособљени да: • Комплексно користе информационо-комуникационе технологије у одлучивању. • Примењују развијене софтвере (MATLAB, BPnet, ART Simulator, AnyLogic, TRIZ, Flexy) у решавању типичних технолошких проблема (нпр. технологичности машинских делова, као и производа), уз свеобухватну примену метода одлучивања базираних на парадигмама вештачке интелигенције. • Самостално врше избор метода базираних на примени вештачких неуронских мрежа и биолошки инспирисаних алгоритама при тражењу оптималног решења у процесу развоја производа. • Разумеју интеракције софтверских и хардверских подсистема мобилног робота при одлучивању током истраживања технолошког окружења, кроз реконфигурисање његове физичке структуре и програмирање интелигентног понашања у MATLAB окружењу. • Имају развијену способност за тимски рад.

Увод у теорију одлучивања; интелигентни системи. Системи за пројектовање и селекцију решења. Хибридни интелигентни технолошки системи; методе одлучивања базиране на интелигентним агентима. Одлучивање базирано на парадигмама вештачке интелигенције. Вештачке неуронске мреже; неурон-процесирајући елемент, активационе функције, архитектуре, алгоритми учења. Примена вештачких неуронских мрежа у одлучивању. Генетички алгоритми. Технологичност производа, оптимизација технолошког процеса. Интелигентне машине и одлучивање. Развој напредних технологија за 21. век.

Концепцијско пројектовање и варијабле одлучивања (изабрани пример). Анализа типичних технолошких проблема у домену одлучивања (лабораторијски рад). Алгоритми машинског учења и представљање знања-дрво одлучивања. Софтвери за симулацију вештачких неуронских мрежа (лабораторијски рад). Технологичност производа - параметри пројектовања базирани на оптимизацији токова материјала (програмирање у MATLAB окружењу); примена генетичких алгоритама у оптимизацији (изабрани примери). Генерисање и учење транспортних токова материјала за изабрани технолошки процес. Интелигентне машине и одлучивање (програмирање у MATLAB окружењу)-реконфигурабилни мобилни роботи и машинско учење (лабораторијски рад). Примери концепцијски пројектованих производа са оптималним перформансама, уз акценат на примену напредних производних технологија (пројектне активности). Израда пројекта (параметри пројектовања, перформансе претраживања, одређивање матрице и функције одлучивања).

Дефинисано курикулумом студијског програма/модула.

(1) З. Миљковић, М.М. Петровић, ИНТЕЛИГЕНТНИ ТЕХНОЛОШКИ СИСТЕМИ - са изводима из роботике и вештачке интелигенције (I издање), Oсновни универзитетски уџбеник, Универзитет у Београду – Машински факултет, XXVIII+409 стр., Београд, 2021, 18.1 (2) З. Миљковић, Д. Алексендрић, ВЕШТАЧКЕ НЕУРОНСКЕ МРЕЖЕ – збирка решених задатака са изводима из теорије (II издање), Помоћни универзитетски уџбеник, Универзитет у Београду - Машински факултет, 2018, 18.1 (3) З. Миљковић, СИСТЕМИ ВЕШТАЧКИХ НЕУРОНСКИХ МРЕЖА У ПРОИЗВОДНИМ ТЕХНОЛОГИЈАМА, Серија монографских дела Интелигентни технолошки системи, Књига 8, Универзитет у Београду - Машински факултет, 2003, 18.1 (4) В.Р. Милачић, ТЕОРИЈА ПРОЈЕКТОВАЊА ТЕХНОЛОШКИХ СИСТЕМА, Серија монографских дела Интелигентни технолошки системи, Књига 2, Универзитет у Београду - Машински факултет, 1987, 18.1 (5) З.Миљковић, М.М. Петровић, Изводи са предавања и вежби, МУниверзитет у Београду - Машински факултет, 2022, 18.1 (6) З.Миљковић, М.М. Петровић, "Moodle" софтвер у оквиру електронске учионице Машинског факултета за учење на даљину (http://147.91.26.15/moodle/), Универзитет у Београду - Машински факултет, 2022, 18.13 (7) З.Миљковић, М.М. Петровић, Званична Интернет страна предмета Методе одлучивања (http://cent.mas.bg.ac.rs/), Универзитет у Београду - Машински факултет, 2022, 18.13 (8) З.Миљковић, СОФТВЕРСКИ ПАКЕТИ ЗА СИМУЛАЦИЈУ ВЕШТАЧКИХ НЕУРОНСКИХ МРЕЖА - BPnet, ART Simulator, MATLAB; Машински факултет-сајт: http://cent.mas.bg.ac.rs/, 18.13 (9) Лабораторијски прототипови мобилних робота (Khepera II мобилни робот са хватачем и камером; LEGO Mindstorms NXT и LEGO Mindstorms EV3 комплети реконфигурабилних мобилних робота опремљени сензорима и микроконтролерима), Лабораторија CeNT, Универзитет у Београду - Машински факултет, 18.12 (10) Лабораторијски модел пројектованог технолошког система (учило), Лабораторија CeNT, Универзитет у Београду - Машински факултет, 18.12

укупан фонд часова: 75

ново градиво: 20
разрада и примери (рекапитулација): 10

аудиторне вежбе: 2
лабораторијске вежбе: 16
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 12
консултације: 0
дискусија/радионица: 0
студијски истраживачки рад: 0

преглед и оцена рачунских задатака: 0
преглед и оцена лабораторијских извештаја: 0
преглед и оцена семинарских радова: 0
преглед и оцена пројекта: 4
колоквијум са оцењивањем: 2
тест са оцењивањем: 4
завршни испит: 5

активност у току предавања: 10
тест/колоквијум: 25
лабораторијска вежбања: 0
рачунски задаци: 0
семинарски рад: 0
пројекат: 35
завршни испит: 30
услов за излазак на испит (потребан број поена): 30

Y. Hatamura, (2006) DECISION-MAKING IN ENGINEERING DESIGN, Springer-Verlag London Limited, Printed in Germany. ; J. N. Siddall, (1972) ANALYTICAL DECISION-MAKING IN ENGINEERING DESIGN, Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey. ; З. Миљковић, М.М. Петровић, (2021) ИНТЕЛИГЕНТНИ ТЕХНОЛОШКИ СИСТЕМИ - са изводима из роботике и вештачке интелигенције (I издање), Oсновни универ. уџбеник, Машински факултет у Београду, XXVIII+409 стр.; E. Alpaydin, (2010) INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING, 2nd Edition, The MIT Press, Cambridge, England.; E. Alpaydin, (2004) INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING, The MIT Press, Cambridge, England.; R. R. Murphy, (2000) INTRODUCTION TO AI ROBOTICS, A Bradford Book, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts London, England.;