Семинар за вештачку интелигенцију, 3. април 2024.

• 01. Април, 2024
• Коментари (0)

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 3. априла 2024. са почетком у 19 часова.
 
Предавачи: проф. Милан Туба, руководилац пројекта за вештачку интелигенцију, Сингидунум Универзитет, Београд; проректор за науку, Синергија Универзитет, Бијељина, БиХ
 
Наслов предавања: АЛГОРИТМИ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ РОЈЕВА И ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА ПРЕМЕЊЕНИ НА МОДЕЛИРАЊЕ И ПРЕДВИЂАЊЕ КВАЛИТЕТА ВАЗДУХА
 
Апстракт:
Алгоритми интелигенције ројева користе се за решавање оптимизационих проблема који су нерешиви конвенционалним оптимизационим методама. Идеја код ових алгоритама је да се искористи ефикасност, прилагодљивост и робустност пронађена у природним системима за моделирање сржи ових алгоритама што су оператори експлорације и експлоатације. Ови оператори користе се за генерисање нове популације решења у сврху итеративног побољшања резултата претраге. Актуелне теме истраживања у овој области укључују примену модела машинског учења за аутоматско дизајнирање алгоритама. Због своје ефикасности, алгоритми интелигенције ројева се све више примењују за побољшање перформанси и ефикасности AI система, посебно конволуционих неуронских мрежа (CNN). Када се примене на CNN, алгоритми интелигенције ројева доприносе неколико кључних области: оптимизација архитектуре мреже, фино подешавање хиперпараметара и, у неким случајевима, побољшање процеса селекције атрибута. Ова интеграција побољшава њихову тачност и способности генерализације у задацима као што су класификација слика, препознавање и анализа.
Једна иновативна примена CNN је у области науке о животној средини, посебно за моделирање и предвиђање квалитета ваздуха. Искориштавањем моћи CNN, идентификација извора загађења, разумевање образаца дисперзије и предвиђање квалитета ваздуха могу бити значајно побољшани.
 

Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz