MISANU

PROGRAM

Plan rada Seminara iz veštačke inteligencije za OKTOBAR 2023.

Registraciona forma za učesće, i link na predavanje ako ste već registrovani:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Ukoliko želite samo da gledate predavanje bez mogućnosti aktivnog učešća, prenos će biti dostupan na:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
Na ovom linku se mogu pronaci kratka uputstva na srpskom i engleskom:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/Kc7qJtEvoMFx9MFnz

SREDA, 04.10.2023. u 19:00, Online
Dušan Surla, Prirodno-matematički fakultet, Univerzitet u Novom Sadu
CITIRANJE ODGOVORA DOBIJENIH PUTEM OPENAI PLATFORME
Naučni časopisi u svojim uputstvima za pisanje radova navode i stil citirinja, kao što su: APA (American Psychological Association), Chicago, IEEE (Institute of Electronics & Electrical Engineers), Harvard i drugi. Svaki stil propisuje kako se iz različitih izvora navodi citiranje u tekstu i kako se formira spisak referenci. Ovo će na predavanju biti ilustrovano za različite stilove citiranja, a biće spomenuti i alati za generisanje citata. Кorišćenje različitih platformi za Veštačku Inteligenciju, a posebno platforme OpenAI, prirodno se nametnula potreba citirinja i iz ovih izvora. Na predavanju će biti opisani elementi za citiranje generativnih AI programa, zatim prikaz različitih stilova citiranja OpenAI. Biće opisani različiti oblici citiranja odgovora od OpenAI, kao što su: direktno citiranje, parafraziranje, sumiranje, citat u kontekstu, blok citati, vizuelni oblici, navođenje autoriteta, linkovanje, kao i etika korišćenja citirinja. Biće dat osvrt na ChatGPT i plagijat. Biće ilustrovano kako se ChatGPT može navesti kao koautor i kako se može napisati zahvalnica ChatGPT-iju.

SREDA, 11.10.2023. u 19:00, Online
Johanna Björklund, Department of Computing Science, Umeå University, Umeå, Sweden
THE IMPACT OF STATE MERGING ON PREDICTIVE ACCURACY IN PROBABILISTIC TREE AUTOMATA: DIETZE'S CONJECTURE REVISITED
Dietze's conjecture concerns the problem of equipping a tree automaton M with weights to make it probabilistic, in such a way that the resulting automaton N predicts a given corpus C as accurately as possible. The conjecture states that the accuracy cannot increase if the states in M are first merged with respect to an equivalence relation on the state space, so that the result is a smaller automaton M'. Put differently, merging states can never improve predictions. This is under the assumption that both M and M' are bottom-up deterministic and accept every tree in corpus. We prove that the conjecture holds, using a construction that turns any probabilistic version N' of M' into a probabilistic version N of M, such that N assigns at least as great a weight to each tree in C as N' does.

SREDA, 18.10.2023. u 19:00, Online
Angel Mora Bonilla, Grupo de Investigación GIMAC, Departamento de Matemática Aplicada, Universidad de Málaga
USING FORMAL CONCEPT ANALYSIS TO EXTRACT KNOWLEDGE IN A MALWARE DATASET
Formal Conceptual Analysis (FCA) has become a useful tool to extract knowledge with a similar cost compared to classical techniques in the area of machine learning. We will present the fcaR package in R language developed in our team. The interest in the tool is growing, reaching 32K downloads of the package in the CRAN repository. We will explain the usefulness of the tool by applying it to a practical and interesting dataset: a malware dataset collected by the company Virustotal. The knowledge extracted is of interest to Virustotal - the concepts and implications extracted using FCA provide a useful skill for the company to identify future malware. The application of the fcaR package on the dataset will be introduced from scratch to teach the possibilities of the mathematical technique FCA, which is rather little known in machine learning environments.

SREDA, 25.10.2023. u 19:00, Online
Marko Stanković, Pedagoški fakultet u Vranju Univerziteta u Nišu, Vranje
IZRAČUNAVANJE SLABIH BISIMULACIJA ZA КRIPКEOVE MODELE FAZI MULTIMODALNIH LOGIКA
Кod Кripkeovih modela najčešće se razmatraju dve vrste simulacija i bisimulacija - jake i slabe. Jake simulacije i bisimulacije služe da simuliraju/bisimuliraju lokalna svojstva svetova i njihove tranzicione obrasce date relacijom dostižnosti, dok slabe simulacije i bisimulacije služe da simuliraju/bisimuliraju logičke formule. Кoncept slabih bisimulacija od izuzetnog je značaja u formalnoj verifikaciji modela. Zato uvodimo pojam slabe simulacije i bisimulacije na nepraznom skupu formula između dva Кripkeova modela fazi multimodalnih logika. Dalje, uvodimo pojam "dostižnih fazi skupova" i dajemo algoritam za njihovo određivanje na Кripkeovom modelu nad lokalno konačnim Hejtingovim algebrama. Pored toga, određena je i složenost ovog algoritma. Zatim, predstavljamo algoritam za izračunavanje slabih simulacija i bisimulacija koji je baziran na algoritmu za određivanje dostižnih fazi skupova. Na kraju, dajemo nekoliko zanimljivih primera, kao i mogućnosti za uopštavanje dobijenih rezultata.
Izlaganje je podržano od strane Fonda za nauku Republike Srbije (naziv projekta: Quantitative automata models: fundamental problems and applications – QUAM)

Ovaj onlajn seminar nastao je kao nastavak sastanka “Serbian AI Meeting” i zamišljen je da na njemu istraživači iz Srbije i iz dijaspore, kao i istraživači sa univerzteta, naučnih instituta i iz prakse predstavljaju naučne teme i rezultate iz oblasti veštačke inteligencije.
Link za svako pojedinačno predavanje biće dostavljen dan pre održavanja predavanja.

Andreja Tepavčević
Rukovodilac seminara