Savremeni menadžment i mrežna organizacija preduzeća
1.3
Statistika za automatsku analizu podataka
1.4
Robotika i
veštačka inteligencija
1.5
Algoritmi i
strukture podataka
2.1
Projektovanje poslovnih modela u Industriji 4.0
2.2
Mašinsko učenje inteligentnih robotskih sitema
2.3
Kibernetsko fizički sistemi
2.4
Izborni predmet -
grupa M1
2.5
Izborni predmet -
grupa R1
3.1
Interfejsi za interoperabilnost sistema za Industriju 4.0
3.2
Izborni predmet -
grupa R2
3.3
Izborni predmet -
grupa M2
3.4
Izborni predmet -
grupa M3
3.5
Praksa,
1. deo
4.1
Izborni predmet -
grupa M4
4.2
Praksa,
2. deo
4.3
Master rad - istraživanje
i izrada
4.4
Master rad -
odbrana
Mašinski fakultet
Praksa i master rad
Matematički fakultet
Broj časova na nedeljnom nivou
1. semestar
Uvod u proizvodne sisteme
Vanr. prof. dr Goran Mladenović
Cilj predmeta je usvajanje osnovnih koncepata proizvodnih sistema i njihove automatizacije, primena kompjuterski integrisanih tehnologija i fleksibilnih tehnoloških sistema.
Savremeni menadžment i mrežna organizacija preduzeća
Prof. dr Vesna Spasojević-Brkić
Cilj predmeta je upoznavanje studenata sa osnovama mrežne organizacione strukture i ovladavanje organizacionim i menadžment veštinama u poslovnom okruženju Industrije 4.0.
Cilj je da studenti ostvare sposobnost za razvoj i implementaciju inteligentnih robotskih sistema, korišćenjem koncepcijskog projektovanja i evolutivnosti, a u skladu sa osnovnim paradigmama veštačke inteligencije.
Sticanje osnovnih znanja o strukturama podataka, fundamentalnim algoritmima, analizi i strategijama konstrukcije algoritama. Po završetku kursa, student ima osnovna znanja o strukturama podataka, strategijama konstrukcije i analizi algoritama.
Kurs uvodi koncepte, alate i principe projektovanja poslovnih modela usklađenih sa konceptom Industrije 4.0 i nudi praktičan pristup za razumevanje, projektovanje i testiranje poslovnih modela.
Cilj je da studenti ostvare sposobnost za razvoj i implementaciju inteligentnih mobilnih robota sposobnih da realizuju razne zadatke u naprednom tehnološkom okruženju, kroz hardversko-softversku integraciju, bez eksplicitnog upravljanja od strane čoveka-operatera.
Cilj ovog kursa je da studenti steknu znanja i veštine potrebne za projektovanje i primenu kibernetsko fizičkih sistema, ko-dizajn mehaničkog i upravljačkog podsistema kroz dodavanje komunikacionih i proračunskih sposobnosti mehaničkim uređajima, kao i implementaciju pametnih i konvencionalnih senzora i aktuatora u različitim sistemima.
Upoznavanje sa paradigmom distribuiranja podataka. Poznavanje osnovnih protokola za prenos i razmenu distribuiranih podataka. Projektovanje lokalne računarske mreže na različito zasnovanim tehnologijama. Upoznavanje sa višeprocesorskim distribuiranim sistemima u auto i avio industriji.
Sticanje teorijskih i praktičnih znanja u oblasti nove generacije metroloških sistema - digitalnih mernih sistema potrebnih za koncept digitalnog kvaliteta i planiranja inspekcije u kontekstu Industrije 4.0.
Sticanje znanja o tipovima i izvorima podataka koji su na raspolaganju računarskoj biologiji, i matematičkim metodama i algoritmima koje se primenjuju u rešavanju značajnih informatičkih problema u molekularnoj biologiji.
Sticanje opštih znanja o metodama istraživanja podataka i mogućnostima njihove primene. Po završetku kursa student je upoznat sa osnovnim metodama istraživanja podataka i osposobljen za njihovu praktičnu primenu.
Interfejsi za interoperabilnost sistema za Industriju 4.0
Prof. dr Vesna Spasojević-Brkić
Cilj kursa je da studentima omogući razumevanje značaja i praktičnu primenu principa i koncepata razvoja, testiranja i unapređenja interfejsa koji omogućavaju adekvatnu interoperabilnost/interakciju/kolaboraciju u kontekstu Industrije 4.0.
Upoznavanje sa osnovnim modelima i algoritmima mašinskog učenja, ključnim elementima njihovog dizajna i tehnikama evaluacije. Po završetku kursa, student je upoznat sa osnovnim postojećim tehnikama mašinskog učenja, isprobao ih je u praksi, zna u kakvim okolnostima koju treba primeniti i razume kako odluke donesene u procesu dizajna algoritma utiču na ponašanje algoritma.
Osposobljavanje studenata za razvoj i primenu dostignuća iz oblasti Soft računarstva u cilju rešavanja raznorodnih problema i osposobljavanje za dalji rad. Student je osposobljen za dalje usavršavanje i rad u oblasti Računarske inteligencije.
Upoznavanje studenata sa osnovnim principima računarske grafike, elementarnim i složenim transformacijama objekata u računarskom prostoru. Razrada osnovnih i naprednih modela upotrebe gotovih softverskih rešenja u cilju kontrole grafičkih objekata u 2D i 3D modelima koncipiranim na računarskim platformama.
Cilj kursa je da studentima omogući razumevanje i praktičnu primenu principa, koncepata, standarda i alata za upravljanje kvalitetom i rizikom u praksi I4.0, sa ciljem postizanja zadovoljstva svih zainteresovanih strana.
Cilj ovog kursa je da studenti steknu znanja i veštine neophodne za:
1) razvoj pouzdanog i bezbednog industrijskog interneta stvari,
2) projektovanje sistema upravljanja distribuiranog na pametne uređaje (kibernetsko fizičke sisteme) i
3) bezbednu, pouzdanu i sigurnu implementaciju industrijskog interneta.
Numerička i matematička osposobljenost za analizu svakog merenja. Projektovanje i pisanje programa za analizu merenja. Upoređivanje analize numeričke obrade podataka i programske analize. Primena PHP-a i JAVA SCRIPT-a.
Cilj predmeta je da se studenti master akademskih studija upoznaju sa naprednim biološki inspirisanim tehnikama veštačke inteligencije i razviju sposobnost da te tehnike samostalno primenjuju za efektivno i efikasno optimalno terminiranje sistema i procesa.
Cilj predmeta je sticanje veština neophodnih za praktičnu primenu znanja stečenih na predmetima master studija u realnom industrijskom/poslovnom okruženju kao i upoznavanje studenata sa ambijentom u kome će razvijati poslovnu karijeru, osnovnim funkcijama poslovnog sistema u domenu Industrije 4.0, ulogom i zadacima inženjera u takvom poslovnom sistemu.
Upoznavanje studenata sa poslovnom inteligencijom kao računarskom podrškom za donošenje upravljačkih odluka. Akcenat je na teorijskim i konceptualnim osnovama poslovne inteligencije, kao i komercijalnim alatima i tehnikama dostupnim za efikasnu podršku odlučivanju.
Cilj predmeta je sticanje znanja za razvoj promenljive i rekonfigurabilne proizvodnje, kako se omogućila efikasna proizvodnja proizvoda prilagođenih kupcu uz visoku varijabilnost proizvodnje, brzo uvođenje novih proizvoda, kao i varijacije u količini proizvoda.
Cilj predmeta je stvaranje osnove za izradu master rada kroz rešavanje praktičnih problema i prikupljanje informacija i podataka iz realnog sistema u domenu Industrije 4.0.
Primena inženjerskih znanja, tehnika i veština radi identifikovanja, formulisanja i rešavanja postavljenog inženjerskog zadatka u okviru Master rada; razumevanje principa projektovanja proizvoda i opreme i okruženja neophodnog za njihovu proizvodnju; projektovanje sistema, komponente ili procesa; primena računarskih i statističkih metoda...
U okviru predmeta Master rad - odbrana student stiče iskustvo za pisanje radova i sposobnost da rezultate samostalnog rada javno prezentuje, kao i da iznese stavove na pitanja u vezi teme rada.