NOTICE FOR STUDENTS – PAYMENT OF TUITION FEES AND OTHER STUDY-RELATED COSTS: Payments to the Faculty’s account for the purpose of paying tuition fees or other study-related costs (exam registration, credit transfer, year renewal, extension of student status, semester verification, thesis defense, and similar fees at all levels of study) may be made no later than Monday, 29 December 2025, as usual. After this date and time, any payment made will not be recorded and no refunds will be possible. The Faculty, as well as other higher education institutions founded by the Republic of Serbia, is transitioning to the System for Preparation, Execution, Accounting and Reporting (SPIRI), which will result in the closure of all existing Faculty accounts. With the transition to SPIRI in early January 2026, appropriate sub-accounts will be opened through which the Faculty’s further financial operations will be conducted. In due course, and no later than 15 January 2026, the Faculty will prepare and publish the relevant instructions/information regarding payments to be made through SPIRI. Instructions/information for students of all levels of study, as well as this notice, will be published on the Faculty’s website and social media channels, and sent to all students via email.

Sistemi-masinskog-ucenja-eng/Sadrzaj-eng/1/Sadrzaj

Садржај

14. 06. 2024.

Мотивација. Елементи система машинског учења. Вештачке неуронске мреже. Линеарна и логистичка регресија. Теорија грубих скупова. Вектор машине, Принципал Цомпонент Аналyсис-ПЦА. Кластеринг методе. Припрема података (Дата Wранглинг). "Енсембле" методи у склопу система машинског учења. Бинарни класификатори. Мулти класификатори. Боостинг и Баггинг. Детекција аномалија. Меморy Аугментед неуронске мреже. Дееп Реинфорцемент алгоритми обучавања. Практичне примене система машинског учења. Компоненте система машинског учења у системима заснованим на знању (Кноwледге Басед Сyстемс - КБС). Елементи машинског учења у склопу Индустрy 4.0. Системи машинског учења у домену медицине. Системи машинског учења примењени на социјалне медије. Анализа расположења потрошача методама машинског учења. Практични развој прототипа система машинског учења (Јава, Пyтхон).


Стари сајт






Contact

☗ Technical Faculty ,,Mihajlo Pupin"
(Within University of Novi Sad)
⚲ Đure Đakovića bb, 23000 Zrenjanin
☎ Tel. +381 23 550-515
☏ Fax: +381 23 550-520
✉ е-mail: dekanat@tfzr.uns.ac.rs
PIB: 101161200
Giro account number: 840-1271666-43