Мастер академске студије: Електротехника и рачунарство
Студијски програм: Вештачка интелигенција и машинско учење
Трајање: 1 година / 60 ЕСПБ
Број студената: 48
Академски назив: Мастер инжењер електротехнике и рачунарства

Усвајање технологија вештачке интелигенције (ВИ) је светски тренд, а увелико се шири и у нашем друштву. Примене ВИ данас су широке и укључују различите технологије – аутомобиле који се сами возе, личне асистенте, системе надзора, роботску производњу, машинско превођење, финансијске услуге, сајбер безбедност, веб претрага, видео игре, анализа кода и производа препоруке. Такве апликације користе технике ВИ за анализу и тумачење информација из широког спектра извора и примењују га за обезбеђивање интелигентног, циљаног понашања. Савремена вештачка интелигенција често укључује системе за самоучење који се обучавају на огромним количинама података и/или интелигентне дистрибуиране агенте који изводе расподељено закључивање и рачунање. ВИ данас је део и других актуелних области – нпр. у области ИоТ повезује сензоре са алгоритама и интерфејсом човек-рачунар и уграђује се у велике мреже паметних уређаја. ВИ је актуелно истраживачко поље које је једна од покретачких снага данашње индустрије и као такво има све већи утицај на друштво, не само економски већ и социјално-политички.

Стратегија паметне специјализације у Републици Србији за период од 2020. до 2027. године је у оквиру трећег циља: „Образовање оријентисано ка иновативности и предузетништву“ препознала важност образовања у области ИКТ и посебно у области Вештачке интелигенције (ВИ). Успостављањем студијског програма мастер академских студија из области вештачке интелигенције на Електронском факултету у Нишу отворила би се могућност школовања кадра компетитивног на националном и глобалном нивоу. Овакав приступ има за циљ да изгради компаративне предности кроз повезивање истраживачких и академских снага из овог региона у складу са потребама привреде.

2.1 Услови за упис

Услови за упис дефинисани су Правилником о мастер академским студијама Електронског факултета. Подразумева се да су кандидати за упис завршили основне академске студије електротехнике и рачунарства или сродни факултет, као и да су стекли основно знање из програмирања и математике (вероватноћа и статистика, теорија графова, линеарна алгебра и сл.)

2.2 Структура студијског програма

Предложени студијски програм траје 1 годину, а настава се реализује у 2 семестра са по 30 ЕСПБ. Укупан број ЕСПБ које студент остварује након завршетка студија је 60 ЕСПБ.

Структура студијског програма		Статус	ЕСПБ	Фонд часова
I семестар			30  ЕСПБ	10+8+4
Машинско учење		Обавезни	6 ЕСПБ	2+2+1
Математички методи за машинско учење		Обавезни	6 ЕСПБ	2+2+0
Прикупљање и предобрада података за машинско учење		Обавезни	6 ЕСПБ	2+2+1
Изборни блок 1 (2 од 4)			12 ЕСПБ
	Технике и методе анализе података	Изборни	6	2+1+1
	Управљање и анализа великих скупова података	Изборни	6	2+1+1
	Интелигентни системи	Изборни	6	2+1+1
	Веб мајнинг	Изборни	6	2+1+1
II семестар			30 ЕСПБ	6+4+2
Дубоко учење		Обавезни	6 ЕСПБ	2+2+1
Изборни блок 2 (1 од 4)			5 ЕСПБ
	Рачунарски вид	Изборни	5	2+1+1
	Обрада природних језика	Изборни	5	2+1+1
	Пословна интелигенција	Изборни	5	2+1+1
	Интернет паметних ствари	Изборни	5	2+1+1
Изборни блок 3 (1 од 5)			4 ЕСПБ
	Вештачка интелигенција у медицини	Изборни	4	2+1+0
	Вештачка интелигенција и машинско учење за комуникационе системе	Изборни	4	2+1+0
	Вештачке неуронске мреже у инжењерингу електронских система	Изборни	4	2+1+0
	Примена вештачке интелигенције у системима аутоматског управљања	Изборни	4	2+1+0
	Вештачка интелигенција у говорним и аудио технологијама	Изборни	4	2+1+0
Стручна пракса		Обавезни	3 ЕСПБ
Мастер рад - Студијски истраживачки рад		Обавезни	3 ЕСПБ
Мастер рад		Обавезни	9 ЕСПБ