FONForumBETA

Za nastavu je zadužena ekipa sa kojom ste se sreli na Principima programiranja. Sama nastava je inače veoma slabo posećena, i vežbe, a naročito predavanja.

Ceo ispit može da se položi preko seminarskog rada ili pismeno u ispitnom roku. Samo ukoliko se radi seminarski ocena može da bude 9 ili 10, sa pismenim može da se dobije najviše 8.
Dakle, svakako je bolje položiti ispit preko seminarskog, a možda čak i lakše kad je ovaj predmet u pitanju.

Međutim, ove školske godine će izgleda svi koji žele da polažu ispit preko seminarskog morati prethodno da polažu neki test. Detaljnije o tome i o ostalim novim pravilima možete pročitati ovde.

Što se tiče tema za seminarske radove, u obzir dolaze sledeće oblasti:
Neuronske mreže – za ovu oblast je zadužen Zoran Ševarac i to je prva oblast koja se radi na predavanjima i vežbama. Potrebno je da se izabere neki skup podataka koji se zatim trenira korišćenjem Neuroph softvera. Ništa posebno komplikovano. Ja sam radila seminarski iz ove oblasti, pa ako nekoga zanimaju detalji može da pita.
Ekspertni sistemi – zadužen Bojan Tomić. Koliko sam čula seminarski radovi iz ove oblasti su ubedljivo najlakši i najmanje zahtevni. Ali stvarno ne znam šta se ovde konkretno radilo i koji su bili zahtevi.
Semantički veb – Jelena i Nikola. Oni koji prošle godine nisu imali sreće da na vreme prijave teme iz prethodne dve oblasti, a želeli su visoku ocenu, ovo im je bila poslednja preostala opcija. Izgleda i najzahtevnija. Na sajtu je bio ponuđen spisak tema koje su mogle da se rade, bilo je lakših i težih, pa ko je imao koliko sreće... Ne znam puno ni o ovome.

Ispit
Ispit se polaže pismeno u ispitnom roku. Na ispitu dolazi 4 zadatka i 8 otvorenih teoretskih pitanja.
4 zadatka nose po 5p, 4 pitanja po 5p i 4 pitanja po 10p. Sve ukupno 80 poena. Za prolaz teba 51.

Sajt predmeta: http://is.fon.rs/

_________________
Pivo, Pank, Partizan!

amm...u kojoj sali su vežbe iz inteligentnih u ovim terminima od 16 i od 18h? :)

edit.
ništaaa, saznala

_________________
I intend to live forever. So far, so good.
*****

Moze li neko da mi pomogne sa literaturom posto ne mogu da pratim predavanja ?
Odakle se uci teorija, sa slajdova ili iz Devedziceve knjige ?
Zadaci pretpostavljam sa sladova iz Vezbi ?

Thanks !

Sve ucis sa slajdova, i zadatke i teoriju.

Na njihovom sajtu imas i ispitna pitanja.

poceo neko da se sprema za ovaj kvalifikacioni test? mislite da ce biti ovakvi zadaci kakvi su i primeri postavljeni?

Da li drzi neko casove iz ISa? Hvala.

Znači li, na osnovu materijala koje su objavili na sajtu, da ovaj eliminacioni test neće imati teorijski deo, već samo zadatke?

_________________

Има ли неко извучене одговоре на тренутна испитна питања? Скрипта од прошле године није ажурирана.
Ко не би да качи, може да ме контактира путем приватне поруке.

Moze li neko ko ima iskustva ili zna da napise kakvi su zadaci koji dolaze.

Medju ispitnim pitanjima nabrojane su 3 oblasti a u opisu ispita ovde pise da dolaze 4.

Pa, kako su organizovani zadaci na ispitu?

Hvala

U januaru je cetvrti zadatak bio masinsko ucenje.

_________________
square one

^
Da li možeš malo detaljnije da opišeš ispit? Koliko traje, koliko ima pitanja, koliko detaljni odgovori treba da budu? Meni je drug rekao da ako u pitanju piše objasni ... onda mora da se piše detaljnije, tu su njemu skinuli puno poena. Koliko je težak ispit?

_________________
http://sr.wikipedia.org/wiki/Abart

Nemam pojma, nisam nikad izlazio. To govorim sta sam cuo od kolega.
Ovako izgleda:
4 pitanja nose po 10p
4 po 5p
4 zadatka po 5p
Za prolaz 51 od 80.

Tako da verovatno kod ovih sto nose vise poena treba detaljnije objasnjenje...

_________________
square one

Pitanja danas su bila sledeća:

1. Navesti tipične probleme za koje se koriste neuronske mreže (5p)
2. Navesti činioce koji utiču na performanse procesa ekstrakcije informacija (5p)
3. Navesti osnovne grupe pristupa za prepoznavanje entiteta u tekstu (5p)
4. U čemu se ogledaju prednosti pristupa koji kombinuju mašinsko učenje i baze znanja (vezano za prepoznavanje entiteta u tekstu) (10p)
5. Šta je to Web podataka (Web of Data)? (10p)
6. Šta je to Dublin Core i čemu je namenjen? (5p)
7. Navesti i ukratko objasniti osnovne korake ulančavanja unapred (10p)
8. Navesti osobine Naive Bayes algoritma (5p)
9. Kako definišemo zadatak klasterizacije? (5p)

Interesuje me šta sam ja to trebao da kažem za Web of Data pitanje što je vredelo 10 poena? Napisao sam definiciju i dodao sam iz drugog pitanja za koje se probleme tipično koristi... jel to zvuči dovoljno za svih 10 poena? (zaboravio sam na karakteristike)

Takođe za drugo pitanje, jel dovoljno samo da napišem "specifičnost i složenost"?