Институција

Садржај наставних предмета на разним нивоима студија

Факултет организационих наука, Београд

Увод у вештачку интелигенцију, машинско учење (статистичко учење, неуронске мреже, дубоко учење), примене вештачке интелигенције у разним доменима, soft computing, софтверско инжењерство и вештачка интелигенција

Биолошки факултет, Београд

Примене статистичког и машинског учења у анализи биолошких података, увод у Бајесијанску статистику и инференцију у рачунској биологији

Економски факултет Суботица

Интелигентни системи и примене, fuzzy логика и компјутација речима, закључивање у неизвесном окружењу, методе и технике аутоматизованог (машинског) учења, неуронске мреже и велики језички модели, анализа временских серија, web mining (анализа садржине, структуре и употребе веба – clickstream аналитика), text mining (анализа садржине друштвених медија), recommender системи

Фкултет инжењерских наука Универзитета у Крагујевцу

Примена генетских алгоритама и фази линеарног програмирања на проблеме трговачког путника и проблеме управљања сигналисаним раскрсницама.

Математички факултет Универзитета у Београду

Предмети на основним и мастер студијама: Вештачка интелигенција, Аутоматско резоновање, Машинско учење, Дубоко учење, Истраживање података 1, Истраживање података 2, Аналитика великих података, Претраживање текстуалних података, Увод у биоинформатику и други.

Лабораторија за интелигентне информационе системе, Електронски факултет, Универзитет у Нишу

Семантички веб, Интелигентни информациони системи, Биоинформатика

Универзитет у Београду – Рударско-геолошки факултет

Методе вештачке интелигенције, Примена вештачке интелигенције, Вештачка интелигенција у пракси, Примена метода меког рачунарства у рударском инжењерству

Математички институт САНУ

У склопу летње истраживачке праксе за студенте редовних и последипломских студија, са полазницима се изучавају наведене ВИ технике и примењују у реализацији изабраних истраживачких пројеката.

Истраживачко-развојни институт за вештачку интелигенцију Србије

У оквиру сарадње са NVIDIA институтом за дубоко учење (NVIDIA DLI), институт редовно организује радионице на различите теме из домена ВИ које воде сертификовани инструктори. Институт учествује и у организацији Источноевропске школе машинског учења (EEML), летње школе PSIML и нуди опције стручних пракси за младе истраживаче.

Факултет техничких наука Универзитета у Новом Саду

У оквиру предмета Правна информатика на мастер академским студијама и Одабрана поглавља правне информатике на докторским академским студијама, бавимо се применом вештачке интелигенције у праву;

Факултет техничких наука Универзитета у Чачку, Универзитет у Крагујевцу

Предмети: Вештачка интелигенција, Машинско учење, и Рачунарска визија – одабрана поглавља

Департман за математику и информатику, Природно математички факултет у Новом Саду

Oсновне студије – На смеру Рачунарске науке: Једносеместрални предмет Вештачка интелигенција у оквиру кога се представљају основне теме и подобласти вештачке интелигенције. Мастер студије – Рачунарске науке: Нуде се два изборна предмета у оквиру којих се покривају адекватне области вештачке интелигенције. Једносеместрални предмети: Пословна интелигенција и Обрада природних језика. Постоје и посебне двогодишње мастер студије под називом „Вештачка интелигенција“ – https://www.pmf.uns.ac.rs/studije/studijski-programi/master-vestacka-inteligencija-2022/. У оквиру ових студија нуди се 9 уско специјализованих предмета посвећених разним темама и областима у вештачкој интелигенцији (видети детаље на наведеном линку). Докторске студије: У оквиру докторских студија нуде се изборни предмети који покривају одређене области вештачке интелигенције: Агенти и мултиагентски системи, Машинско учење, Системи базирани на знању и примене, Паметна окружења.