Računarske nauke

Циљ и исход предмета

Усвајање теоретског знања и практичних вештина за разумевање и коришћење објектно-оријентисане парадигме програмирања. Студент разуме све кључне концепте објектно-оријентисаног програмирања и уме да их примени, способан је да осмисли и имплементира објектно-оријентисани модел података и да имплементира мању апликацију са графичким корисничким интерфејсом уз коришћење фајлова за читање и упис података.

Теоријска настава

Процедурално наспрам објектно-оријентисаног програмирања. Појам класе и објекта, атрибута и операција. Уграђене класе у програмском језику Java. Основни елементи UML дијаграма класа - класе и везе асоцијације. Појам конструктора. Пакети. Видљивост атрибута, операција и класа. Јавабин и енкапсулација. Статик елементи. Листе и низови у Javi. Везе између класа. Синглтон дизајн патерн. Наслеђивање класа и полиморфизам. Надјачавање метода и класа Object. Кључна реч финал. Апстрактне класе и интерфејси. Апстрактне класе и интерфејси на UML дијаграму класа. Представљање везе наслеђивања и имплементације интерфејса на дијаграму класа. Преглед познатих дизајн патерна који користе апстракцију и наслеђивање. Приказ једноставнијих дизајн патерна на UML дијаграму класа. Сложеније колекције објеката. Угњеждене класе. Изузеци - хватање, обрада и испаљивање изузетка. Преглед библиотеке за развој графичког корисничког интерфејса коришћењем принципа објектно-оријентисаног програмирања - преглед компоненти, везивање модела података за компоненту, обрада догађаја, дизајн патерни за апликације са графичким корисничким интерфејсом.

Практична настава

Коришћење основних програмских конструкција у програмском језику Java на практичним примерима - гранање, петље, основни и сложени типови података. Рад са стринговима. Илустративни примери и задаци за илустрацију свих основних концепата објектно-оријентисаног програмирања-класе, објекти, атрибути и операције, конструктори, видљивост, статик елементи. Илустративни примери за приказ апстракције, писање апстрактних класа и интерфејса и њихово наслеђивање односно имплементација. Имплементација модела датог UML дијаграмом класа, укључујући имплементацију класа, интерфејса, веза између класа. Пакет за рад са колекцијама, сортирање колекција. Рад са изузецима. Имплементација компоненти графичког корисничког интерфејса. Имплементација обраде догађаја на корисничком интерфејсу. Рад са фајловима - читање и упис у фајл. Имплементација комплетне апликације са графичким корисничким интерфејсом коришћењем MVC (Model View Controller) дизајн патерна.

Predmet: Osnovi nauke o podacima

Šifra predmeta: 20.3009

Program: Računarske nauke

Šk.god,: 2024-25

Microsoft PowerPoint: Izrada nove prezentacije, umetanje i izmena tekstualnog sadržaja, tabele, grafikoni i dijagrami, umetanje slika, oblika i grafičkih objekata, formatiranje slajda. Animacione šeme.

Microsoft Word: Kreiranje stilova teksta, tabela i nabrajanja, numerisanje stranica, umetanje i promena objekata, kreiranje i menjanje dijagrama i grafikona, sortiranje podataka, korišćenje automatizovanih alata za navigaciju, cirkularna pisma, rad sa formama, izrada i izmena formata, pozadine dokumenta, indeksa i sadržaja.

Microsoft Excel: Korišćenje međuzbirova, definisanje i primenjivanje naprednih filtera, grupisanje podataka, izrada izveštaja, funkcije za pretraživanje, pronalaženje zavisnih ćelija u formulama i grešaka, pronalaženje pogrešnih podataka i formula, izvođenje formula, imenovani skupovi ćelija, izrada i izmena namenskih formata podataka, pravilna upotreba velikog broja formula.

Teorijska nastava

Modelovanje govora. Obrada akustičkog signala. Odabiranje, A/D konverzija i uokviravanje. Filtriranje i upotreba prozorske funkcije. Furijeova transformacija i spektar snage ulaznog signala. Promena frekventne ose i filtriranje po mel skali. Prelaz u logaritamski domen. Inverzna kosinusna transformacija, kepstralni koeficijenti i njihovi vremenski parametri. Vektori svojstava akustičkog signala. Markovljevi modeli. Skriveni Markovljevi modeli (HMM). Mešavine Gausovih raspodela. Akustički modeli. Fonetsko modelovanje. Robusnost u odnosu na okolinu (buka, šum, eho). Polukontinualni HMM, vezivanje stanja i klasterovanje. Treniranje HMM-a. Baum-Welch i Forward-Backward algoritmi. Normalizacija govora. Jezički modeli. N-gram usrednjavanje. Osnovna pretraživanja. Vremenski sinhrono Viterbi Beam pretraživanje. Stack i A* pretraživanje. Rad sa velikim rečnikom. Pretraživanje po stablu sa jezičkim modelima. Pretraživanje na osnovu gramatike. N-multipass pretraživačke strategije. Upotreba neuralnih mreža i dubokih neuralnih mreža. Hibridni sistemi dubokih neuralnih mreža i HMM.

Praktična nastava

Analiza spektrograma pomoću softvera za rad sa zvučnim signalom. Implemetacija softvera koji može da snima govor. Algoritmi kompresije zvučnog signala. Obrada dobijenog signala, odsecanje, filtriranje i sl. Implementacija i primena (brze) Furijeove transformacije. Implementacija sistema za prepoznavanje govora koji jeste / nije vezan za govornika i formiranje testova za pokazivanje korektnosti rada sistema. Implementacija i testiranje HMM sistema, kao i pretraživačkih algoritama. Rad sa dubokim neuralnim mrežama i njihovo kombinovanje sa klasičnim sistemima za prepoznavanje govora.

Teorijska nastava

Modelovanje govora. Obrada akustičkog signala. Odabiranje, A/D konverzija i uokviravanje. Filtriranje i upotreba prozorske funkcije. Furijeova transformacija i spektar snage ulaznog signala. Promena frekventne ose i filtriranje po mel skali. Prelaz u logaritamski domen. Inverzna kosinusna transformacija, kepstralni koeficijenti i njihovi vremenski parametri. Vektori svojstava akustičkog signala. Markovljevi modeli. Skriveni Markovljevi modeli (HMM). Mešavine Gausovih raspodela. Akustički modeli. Fonetsko modelovanje. Robusnost u odnosu na okolinu (buka, šum, eho). Polukontinualni HMM, vezivanje stanja i klasterovanje. Treniranje HMM-a. Baum-Welch i Forward-Backward algoritmi. Normalizacija govora. Jezički modeli. N-gram usrednjavanje. Osnovna pretraživanja. Vremenski sinhrono Viterbi Beam pretraživanje. Stack i A* pretraživanje. Rad sa velikim rečnikom. Pretraživanje po stablu sa jezičkim modelima. Pretraživanje na osnovu gramatike. N-multipass pretraživačke strategije. Upotreba neuralnih mreža i dubokih neuralnih mreža. Hibridni sistemi dubokih neuralnih mreža i HMM.

Praktična nastava

Analiza spektrograma pomoću softvera za rad sa zvučnim signalom. Implemetacija softvera koji može da snima govor. Algoritmi kompresije zvučnog signala. Obrada dobijenog signala, odsecanje, filtriranje i sl. Implementacija i primena (brze) Furijeove transformacije. Implementacija sistema za prepoznavanje govora koji jeste / nije vezan za govornika i formiranje testova za pokazivanje korektnosti rada sistema. Implementacija i testiranje HMM sistema, kao i pretraživačkih algoritama. Rad sa dubokim neuralnim mrežama i njihovo kombinovanje sa klasičnim sistemima za prepoznavanje govora.

Računarske mreže za računarske nauke grupe 201, 202, 203