Овај резултат приказује иницијативу за учење фокусирану на развој оквира компетенција у области примењене вештачке интелигенције (ПВИ). Приступ укључује анализу и инкорпорацију различитих стандарда компетенција, као што су ACM и IEEE. Садржај оквира има за циљ да обухвати области знања, специфицирајући обим, компетенције и под-домене. Под-домени се даље детаљизирају кроз укључивање одговарајућих знања, вештина и диспозиција. Овај свеобухватни приступ настоји да успостави чврсту основу за развој компетенција у области ПВИ која се брзо развија.

Комплетан рад се може наћи на: A3_2 Competence_framework_RS

Конзорцијум пројекта “Будућност је у примењеној вештачкој интелигенцији” је осмислио први наставни план и програм примењене вештачке интелигенције заснован на компетенцијама на нивоу високошколских установа. Развој се заснивао на напредном системском истраживању постојећих ресурса везаних за вештачку интелигенцију и анкетирању циљних група наставника, студената информационих технологија и послодаваца који би требало да побољшају учинак имплементације образовања о вештачкој интелигенцији. Припремљен је преглед примењене вештачке интелигенције у виду груписања кључних ријечи. Почетни подаци прикупљени су помоћу анкетирања, прикупљања понуда за посао, постојећих курсева за обуку вештачке интелигенције, научних пројеката и стварних случајева. Синтетичка анализа текстуалних информација из студија рађена је техником облака речи. За презентацију курса заснованог на компетенцијама коришћен је тензорски приступ. Специфични нумерички захтеви за предмет у виду приоритета произилазе из решавања проблема одлучивања техником процеса аналитичке хијерархије. На основу свеобухватног проучавања анкета, образовног искуства, научних пројеката и пословних захтева, мета-анализе референци, прецизирани су критеријуми за курс обуке у виду тензорске репрезентације компетенција у односу на садржајни и образовни модул.

Комплетан рад се може наћи на: Methodology_collection_RS

Упитник који је предмет овог документа је дeо истраживања у вези са циљевима пројекта 2022-1-PL01-KA220-HED-000088359 „Будућност је у примењеној вештачкој интелигенцији“ (FAAI) у оквиру програма Еразмус+. Овај пројекат има за циљ да уједини универзитете и предузећа и пружи иновативна решења за развој стручњака за вештачку интелигенцију. Питања у овој студији имала су за циљ да истраже потребе и очекивања пословних организација да предложе обуку стручњака из области примењене вештачке интелигенције. Овај рад представља кратак преглед понуђених курсева обуке из примењене вештачке интелигенције и описује их. Упркос постојећим понуђеним курсевима обуке, постоји потреба за прикупљањем и закључивањем информација о темама које су потребне и покривене у оквиру курсева обуке у области АИ.

Комплетан рад се може наћи на: Istraživanje 1 – Postojeći kursevi obuke u oblasti primenjene veštačke inteligencije_SRB

Овај упитник је дeо истраживања у вези са циљевима пројекта 2022-1-PL01-KA220-HED-000088359 „Будућност је у примењеној вештачкој интелигенцији“ (FAAI) у оквиру програма Еразмус+. Овај пројекат има за циљ да уједини универзитете и предузећа и пружи иновативна решења за развој стручњака за вештачку интелигенцију. Питања у овој студији имала су за циљ да истраже потребе и очекивања пословних организација, и да предложе обуку стручњака из области примењене вештачке интелигенције.

Комплетан рад се налази на: Istraživanje 2- Analiza tržišta rada u domenu primenjene veštačke inteligencije

Прикупљени су и анализирани упитници о 63 пројекта које су прикупиле партнерске организације из 5 земаља, а који се тичу наставе вештачке интелигенције. Координатори пројекта били су из 19 земаља. Међу интересантније резултате спада и информација да се више од половине пројеката односило на модуле учења дубоких неуронских мрежа, а већина задатака машинског учења који су решени били су обрада слике, класификација, регресија, кластеризација и обрада природног језика. Међу коришћеним ВИ библиотекама доминирају TensorFlow, Keras, scikit-learn и CUDA, а међу програмским језицима Python и C++.

Већина одговора је анализирана и визуелизована у облику графикона.

Комплетан рад се налази на: Istraživanje 3 Anketa naučnih projekata u primenjenoj AI

Прикупљени су и анализирани упитници 80 наставника из 5 земаља који се тичу наставе вештачке интелигенције. Међу интересантније резултате спада и информације да се већина наставника сама образовала у вези са вештачком интелигенцијом, већина њих никада није учествовала у неком комерцијалном пројекту у вези са вештачком интелигенцијом, али би већина наставника поздравила проширено учешће стручњака из индустрије у наставе ученика. Из њихових препорука може се изабрати нпр. следећи савети:

• Фокусирати се више на бесплатне верзије софтвера.
• Прво треба одабрати одговарајући програмски језик и библиотеке
• Посветити пажњу рачунарском виду, објашњивој вештачкој интелигенцији, интеракцији човека и вештачке интелигенције
• Додати више активности помоћу примера
• Решавање стварних ВИ случајева на часовима

Већина одговора је анализирана и визуелизована у облику графикона.

Комплетан рад се може наћи на: Istraživanje 4 Anketa za akademske radnike (predavače) u primenjenoj AI

Ова студија је заснована на опсежној анкети спроведеној у оквиру активности током реализације Еразмус+ пројекта „Будућност је у примењеној вештачкој интелигенцији“. Истраживање је имало за циљ да истражи потребе и очекивања ИТ дипломаца и ИТ алумниста у области информационих система и технологија у вези са различитим темама примењене вештачке интелигенције, са циљем да се испита знање и став студената према ВИ садржајима, тренутно стање ВИ образовања и будући правци развоја вештачке интелигенције, трансформација образовног система ка образовању заснованом на компетенцијама.

Комплетан рад се може наћи на: Research 5_sr

FAAI је Еразмус+ пројекат који има за циљ да процени постојеће ВИ системе и алате и развије заједничке компетенције ЕУ за системе за изградњу вештина који користе ВИ способности у сектору малих и средњих предузећа. Пројекат има за циљ да повећа квалитет и релевантност знања и вештина студената и дипломаца у темама специфичним за ВИ/МУ на основу вештина потребних на тржишту рада. Ова анкета је спроведена у контексту ФААИ пројекта за процену потреба послодаваца за компетенцијама у области вештачке интелигенције, машинског учења и науке о подацима уопште. Истраживање је имало за циљ да истражи потребе и очекивања послодаваца и компанија у циљу обуке специјалиста у области примењене вештачке интелигенције. Укупно 38 компанија попунило је анкету што представља добру полазну тачку за испитивање и анализу њихових потреба у вези са примењеном вештачком интелигенцијом. Анкета се састојала од 31 питања, укључујући питања о потребним општим компетенцијама, врсти решених проблема машинског учења и библиотекама вештачке интелигенције које се користе у компанијама. Анкета је такође укључивала питања о потребним меким вештинама, потребним додатним компетенцијама, задовољству послодаваца степеном припремљености дипломаца у области ВИ и ставовима о подизању квалификација садашњих запослених у организацијама тако што ће им омогућити да студирају ВИ на мастер нивоу.

Комплетан рад се може наћи на: Istraživanje 6 Upitnik za poslodavce – Odredjivanje kompetencija diplomaca u primenjenoj VI

Рад представља проучавање спецификација добре праксе у примењеној вештачкој интелигенцији (ПВИ). Анализа 25 упитника из пет партнерских институција открила је кључне увиде у тренутно стање пројеката вештачке интелигенције (ВИ) и машинског учења (МУ). Као резултат студије, добијено је да преовладава дубоко учење, посебно са конволуционим неуронским мрежама, док је затворене рекурентне мреже мање уобичајене. Типичан је обим података између 1 GB и 1 ТB, што одражава практична ограничења. ВИ апликације обухватају различита поља, а TensorFlow je водeћи у библиотекама. Дозвољене лиценце су најзаступљеније, базе података су примарни извори података, а текстови/слике доминирају у карактеристикама података. Нерелационе базе података су фаворизоване по питању складиштења. Сигурносне функције и алати за обраду података се разликују. Наменски сервери и кластери се широко користе, системи препорука такође, Python је преферирани језик, а Apache Hadoop доминантан екосистемим. Бесплатни скупови података подстичу доступност. Све у свему, налази наглашавају динамичну природу ВИ/МУ пројеката, пружајући основу за будућа истраживања у области која брзо напредује.

Комплетан рад се може наћи на: srpski_Research 7 StateOfTheArt_V3

Пројекат 2022-1-PL01-KA220-HED-000088359 „Будућност је у примењеној вештачкој интелигенцији“ (FAAI) у оквиру програма Еразмус+ започет је у септембру 2022. Овај пројекат има за циљ да споји универзитете и предузећа и обезбеди иновативна решења за развој стручњака за вештачку интелигенцију. Пројекат обједињује 5 партнера са средњоевропских и источноевропских универзитета: Пољске, Словачке, Србије, Бугарске и Црне Горе. У циљу испуњења циљева постављених у пројекту, у фази WP2 је спроведена студија случаја са стварном применом ВИ. Анкету су спровели учесници овог пројекта.

Комплетан чланак се може наћи на: Research 8_StateOfTheArt – srpski