Informatika (DAS)

Opis predmeta

Upoznavanje sa osnovama metodologije naučnoistraživačkog rada, pre svega sa metodologijom koja se koristi u naučnim istraživanjima u računarskim naukama. Upoznavanje sa osnovnim načinima korišćenja i pripreme naučnih publikacija. Po završetku kursa student treba da ovlada osnovnim metodama naučno-istraživačkog rada u računarskim naukama. Student se osposobljava da samostalno sprovodi naučna istraživanja, pronađe potrebnu naučnu literaturu i prezentuje rezultate za publikaciju.

Opis predmeta

Sticanje naprednih teorijskih i praktičnih znanja iz oblasti inteligentnih sistema i njihovih primena u razvoju savremenog softvera. Kompetencije koje će studenti steći obuhvataju teorijsko znanje potrebno za analizu modernih inteligentnih sistema u različitim fazama razvoja softvera. Studenti će razumeti i efikasno rešavati praktične probleme koji se javljaju u stvarnim primenama.

Opis predmeta

Naučno istraživački rad je akt provere kandidata na doktorskim studijama i prvo značajnije verifikaciono saopštenje koje kandidat radi uz konsultacije sa mentorom. Rad obuhvata istraživanje praktičnih problema radi finalizacije znanja iz prethodnih predmeta. Obavljanjem naučno istraživačkog rada kandidat se osposobljava da uoči, formuliše i obradi naučno istraživački problem poštujući opšte metodološke okvire. Kandidat stiče sposobnost primene znanja u rešavanju realnih problema i prezentovanja rezultata.

Opis predmeta

Naučno istraživački rad je akt provere kandidata na doktorskim studijama i drugo značajnije verifikaciono saopštenje koje kandidat radi uz konsultacije sa izabranim nastavnikom. Rad je usmeren na projekte koji obuhvataju praktične i kompleksne istraživačke probleme. Kandidat se osposobljava za samostalan istraživački rad, dubinsku analizu problema i samostalno uočavanje i obradu istraživačkih pitanja. Takođe, razvija veštine javnog prezentovanja i verifikacije sopstvenih naučnih rezultata.

Opis predmeta

Napredni sistemi zaštite podataka: Sagledavanje kompleksnosti postupaka kriptoanalize i upoznavanje sa osnovnim matematičkim aparatom neophodnim za njihovo sprovođenje. Klasifikacija napada na simetrične kriptosisteme, ocena njihove uspešnosti i opis glavnih metoda kriptoanalize. Sticanje opštih teorijskih i praktičnih znanja iz oblasti kriptoanalize simetričnih kriptosistema, blok šifara i sekvencijalnih šifara. Ovladaće se različitim tehnikama kriptoanalize na praktičnim primerima i reprezentativnim modelima zaštite.

Mašinsko učenje: Osposobljavanje studenata za savladavanje principa funkcionisanja naprednih tehnika mašinskog učenja, kao i za njihovu implementaciju i primenu na realnim problemima. Student ovladava metodama za izbor i evaluaciju algoritama. Demonstriranje temeljnog razumevanja principa mašinskog učenja kroz kritičku analizu, izbor, implementaciju i primenu tehnika u realnim problemima. Studenti će primenjivati najsavremenije istraživačke metode u domenu mašinskog učenja.

Opis predmeta

Odabrana poglavlja iz kriptologije: Sticanje teorijskih i praktičnih znanja u primeni kriptografskih rešenja u savremenim informacionim tehnologijama. Upoznavanje sa metodologijom analize, sinteze i evaluacije naprednih kripto sistema i bezbednih nosilaca parametara. Znanja i veštine neophodne za analizu, sintezu i evaluaciju naprednih kriptosistema i metoda za distribuciju ključeva. Studenti stiču kompetencije za primenu kriptoloških rešenja u elektronskom poslovanju, e-upravi i profesionalnim sistemima zaštite.

Napredne teme iz inženjerstva podataka i znanja: Pružanje uvida u aktuelna istraživanja u oblasti inženjerstva podataka i znanja, napredne koncepte baza podataka, pretraživanje informacija, e-sisteme i procese otkrivanja znanja. Razmatraju se savremeni modeli integracije podataka. Studenti će prepoznavati aktuelne probleme i potencijalna rešenja u inženjerstvu podataka. Biće osposobljeni da primene savremene metode i kritički ih vrednuju, čime se pripremaju za samostalan naučni rad u ovoj oblasti.

Opis predmeta

Razumevanje procesa migracije računarskih resursa sa lokalnog na cloud okruženje, kao i razumevanje sigurnosti i korišćenja naprednih cloud servisa. Studenti izučavaju arhitekture i modele distribuiranih resursa. Implementacija sopstvenih cloud servisa, konfigurisanje virtuelnih mašina u okruženjima tipa 1 i tipa 2 hipervizora i AWS EC2 okruženju. Razvoj i implementacija MVC aplikacija korišćenjem savremenih serverskih tehnologija.

Opis predmeta

Upoznavanje sa bitnim kvantitativnim i statističkim metodama koje se primenjuju u informatici za prikupljanje i analizu podataka. Učenje osnovnih i naprednih principa simboličkog računanja u programskom paketu Mathematica. Sveobuhvatno razumevanje kvantitativnih metoda i sposobnost da se planiraju, sprovedu i analiziraju rezultati istraživačkog projekta. Studenti se osposobljavaju za primenu simboličkog računanja u naučnim istraživanjima.

Opis predmeta

Sticanje znanja o načinu, strukturi i formi pisanja naučnoistraživačkih projekata. Primena teorijsko-metodoloških i stručno-aplikativnih znanja i najnovijih rezultata iz vodećih naučnih časopisa na rešavanje konkretnih istraživačkih problema. Osposobljavanje studenata da samostalno povezuju materiju doktorske disertacije, primenjuju nova znanja i vrše sistemsku analizu problema. Studenti stiču neophodno iskustvo za kreiranje i prezentovanje sopstvenih naučnih radova.

Opis predmeta

Biometrijski sistemi i autentifikacija: Sticanje znanja iz domena savremenih biometrijskih tehnologija (otisak prsta, iris, mrežnjača, DNK, glas, stilometrija) i njihove primene u sistemima zaštite informacija. Ovladavanje metodama evaluacije pouzdanosti i performansi biometrijskih sistema. Sposobnost digitalne obrade biometrijskih signala i evaluacije biometrijskih sistema. Studenti stiču znanja za sintezu sistema biometrijske kriptografije i primenu u servisima autentifikacije uz poštovanje privatnosti.

Bioinformatika: Shvatanje uloge informacionih tehnologija u primeni u bioinformatici i sagledavanje mogućnosti za profesionalnu i naučno-istraživačku karijeru u ovoj oblasti. Upoznavanje sa javno dostupnim izvorima bioloških podataka. Sposobnost pretraživanja stručne i naučne literature, razvoj softverskih alata za pristup bazama podataka i manipulaciju podacima. Mogućnost samostalnog razvoja novih algoritama i softverskih rešenja u bioinformatici.

Napredne teme iz teorije kodovanja: Sticanje teorijskog znanja u sagledavanju fundamentalnih veza između informacionih mera neodređenosti, teorije kodovanja, kapaciteta kanala i greške dekodovanja sa pokazateljima bitnim u sintezi kripto sistema. Uvajanje fundamentalnih koncepata teorije informacija i kodovanja i uočavanje veza sa kriterijumima analize i sinteze savremenih kriptosistema u distribuiranom nesigurnom okruženju.

Veštačka inteligencija: Osposobljavanje studenata za primenu naprednih koncepata veštačke inteligencije u rešavanju složenih problema iz oblasti informatike. Razmatraju se principi automatskog rezonovanja, mašinskog učenja i hibridnih modela. Demonstriranje razumevanja principa funkcionisanja naprednih koncepata veštačke inteligencije kroz kreiranje i implementaciju aplikacija. Studenti se osposobljavaju za rešavanje konkretnih problema primenom AI metoda.

Opis predmeta

Produbljivanje istraživačkih kapaciteta kroz samostalno proučavanje stručne i naučne literature iz izabrane oblasti doktorske disertacije. Sistematska analiza literature i identifikovanje novih istraživačkih pravaca. Osposobljavanje studenata da samostalno primenjuju prethodno stečena znanja radi sagledavanja strukture zadatog problema i izvođenja zaključaka. Razvija se sposobnost sprovođenja kompleksnih analiza i definisanja naučnog doprinosa.

Opis predmeta

Primena holističkog pristupa u sprovođenju istraživanja sa teorijsko-metodološkog, naučno-stručnog i aplikativnog aspekta. Student kroz izradu projekta i prijavu téme otkriva strukturu problema i definiše metodologiju rada. Osposobljavanje studenata za samostalno rešavanje opisanog naučnog problema korišćenjem prethodno stečenih znanja i literature. Student stiče iskustvo u koncipiranju projekta doktorske disertacije.

Opis predmeta

Sprovođenje eksperimentalnih, teorijskih i praktičnih istraživanja definisanih u projektu doktorske disertacije pod nadzorom mentora. Analiza dobijenih naučnih rezultata i verifikacija hipoteza. Studenti stiču praktično iskustvo u realizaciji složenih naučnih istraživanja, primeni savremenih alata i metodologija, kao i u izvođenju naučno verifikovanih zaključaka i novih rešenja.

Opis predmeta

Sintetizovanje i sistematizovanje svih sprovedenih istraživanja i njihova finalna obrada i verifikacija. Pisanje naučnih radova i strukturisanje konačnih poglavlja doktorske disertacije. Doktorska disertacija predstavlja originalni samostalni rad kandidata. Student dokazuje ovladavanje celokupnim istraživačkim procesom i sposobnost oblikovanja naučnog doprinosa u svojoj oblasti.

Opis predmeta

Konačna tehnička i naučna obrada teksta doktorske disertacije, te priprema i javna prezentacija dobijenih rezultata pred komisijom. Studenti ovladavaju veštinama javnog nastupa i odbrane naučnih stavova. Osposobljavanje studenata za pripremu i prezentaciju rezultata istraživanja za javnu odbranu. Argumentovano artikulisanje stavova i davanje odgovora na pitanja komisije i stručne javnosti.