MASTER INDUSTRIJA 4.0

Pažljivo istraži

sve naše

kurseve

Kursevi

NASTAVNI

PLAN

1.1

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Uvod u proizvodne sisteme

1.2

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Savremeni menadžment i mrežna organizacija preduzeća

1.3

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Statistika za automatsku analizu podataka

1.4

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Robotika i veštačka inteligencija

1.5

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Algoritmi i strukture podataka

2.1

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Projektovanje poslovnih modela u Industriji 4.0

2.2

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Mašinsko učenje inteligentnih robotskih sitema

2.3

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Kibernetsko fizički sistemi

2.4

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa M1

2.5

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa R1

3.1

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Interfejsi za interoperabilnost sistema za Industriju 4.0

3.2

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa R2

3.3

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa M2

3.4

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa M3

3.5

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Praksa, 1. deo

4.1

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Izborni predmet - grupa M4

4.2

Indikator_5-01
Strelica_nova-01

Praksa, 2. deo

4.3

Strelica_nova-01

Master rad - istraživanje i izrada

4.4

Strelica_nova-01

Master rad - odbrana

Mašinski fakultet

Praksa i master rad

Matematički fakultet

Broj časova na nedeljnom nivou

Indikator_5-01

1. semestar

Uvod u proizvodne sisteme

Ikonica_plava

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​

Ikonica_plava

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.

Statistika za automatsku analizu podataka​

Group 67492

Doc. dr Marija D. Cuparić

Sticanje opštih i specifičnih znanja iz matematičke statistike. Po završetku kursa, student ima osnovna znanja iz matematičke statistike.​

Robotika i veštačka inteligencija​

Ikonica_plava

Prof. dr Zoran Miljković

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.

Algoritmi i strukture podataka​

Group 67492

Doc. dr Mirko D. Spasić

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.

2. semestar

Projektovanje poslovnih modela u Industriji 4.0

Ikonica_plava

Prof. dr Vesna Spasojević-Brkić

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.​

Mašinsko učenje inteligentnih robotskih sistema

Ikonica_plava

Prof. dr Zoran Miljković

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.

Kibernetsko fizički sistemi

Ikonica_plava

Prof. dr Živana Jakovljević

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.

Izborni predmet - grupa M1

Distribuirani sistemi u mašinstvu

Ikonica_plava

Prof. dr Goran Vorotović

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.

Upravljanje lancima snabdevanja

Ikonica_plava

Prof. dr Ivan N. Mihajlović

Cilj predmeta je istraživanje ključnih pitanja vezanih za dizajniranje i upravljanje industrijskim lancima nabavke.

Digitalni merni sistemi

Ikonica_plava

Prof. dr Slavenko Stojadinović

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.

Izborni predmet - grupa R1

Uvod u bioinformatiku

Group 67492

Doc. dr Jovana Kovačević

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.

Istraživanje podataka

Group 67492

Prof. dr Nenad Mitić

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.

3. semestar

Interfejsi za interoperabilnost sistema za Industriju 4.0​

Ikonica_plava

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.

Izborni predmet - grupa R2

Mašinsko
učenje

Group 67492

Prof. dr Mladen Nikolić

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.

Računarska inteligencija

Group 67492

Doc. dr Aleksandar Kartelj

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.​

Izborni predmet - grupa M2

Virtuelna realnost

Ikonica_plava

Prof. dr Aleksandar Bengin

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.

Upravljanje kvalitetom i rizikom u Industriji 4.0

Ikonica_plava

Prof. dr Vesna Spasojević-Brkić

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.

Industrijski internet stvari i sajber bezbednost

Ikonica_plava

Prof. dr Živana Jakovljević

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.

Izborni predmet - grupa M3

Ekskvizicija
podataka

Ikonica_plava

Prof. dr Goran Vorotović

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.

Terminiranje tehnoloških sistema i procesa

Ikonica_plava

Vanr. prof. dr Milica Petrović

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.

Praksa, 1. deo

Ikonica_zelena

Prof. dr Marko Miloš

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.

4. semestar

Izborni predmet - grupa M4

Poslovna inteligencija i poslovna analitika

Ikonica_plava

Prof. dr Radiša Jovanović

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.

Fleksibilni i rekonfigurabilni tehnološki sistemi

Ikonica_plava

Vanr. prof. dr Goran Mladenović

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.

Praksa, 2. deo

Ikonica_zelena

Prof. dr Marko Miloš

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.​

Master rad - istraživanje i izrada

Ikonica_zelena

Predmetni nastavnik

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...

Master rad - odbrana

Ikonica_zelena

Predmetni nastavnik

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.

Neka od stečenih znanja nakon uspešno završenog programa

Univerzitet u
Beogradu

Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet

Univerzitet u Beogradu - Matematički fakultet

Kontakt

Lokacija:
Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet

Adresa:
Kraljice Marije 16, 11120 Beograd 35

tel. (+381 11) 3302-200, faks 3370364

Designed by Jevtic Design © 2023. All rights reserved.