Predavanja možete pratiti i online putem MITEAM stranice Seminara za računarstvo i primenjenu matematiku:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/qGapAHyEBad2FDwXR
PLAN RADA SEMINARA ZA NOVEMBAR 2026. GODINE
Utorak, 03.11.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Tamara Naumović, i grupa studenata, Fakultet organizacionih nauka, Univerzitet u Beogradu
PREDSTAVLJANJE REŠENJA SA LETNJE ŠKOLE TEHNOLOGIJE ELEKTRONSKOG POSLOVANJA 2026
Na predavanju će biti predstavljeni najbolji studentski projekti razvijeni tokom Letnje škole „Tehnologije elektronskog poslovanja 2026“, održane na Fakultetu organizacionih nauka u okviru TROPHY projekta, koji finansira EIT HEI. Letnja škola bila je usmerena na praktičnu primenu savremenih digitalnih tehnologija kroz timski rad, mentorsku podršku i razvoj funkcionalnih prototipova koji odgovaraju na konkretne izazove digitalne transformacije. Studenti su razvijali rešenja koja povezuju veštačku inteligenciju, inteligentne agente, blokčejn, IoT i savremene veb tehnologije. Među projektima su platforma FireGuard za prijavljivanje i verifikaciju požara, koordinaciju volontera i transparentne donacije zasnovane na blokčejnu; ParkE, sistem pametne navigacije koji kombinuje podatke o saobraćaju i dostupnosti parking mesta u realnom vremenu; AnonAgent, lokalni sloj za zaštitu osetljivih podataka pri korišćenju cloud AI servisa; kao i PolovniAI, AI agent koji pretražuje i upoređuje oglase za polovne automobile i daje objašnjive preporuke zasnovane na transparentnom sistemu bodovanja.
Poseban rezultat ovogodišnje Letnje škole predstavlja i prvo izdavanje digitalnih kredencijala polaznicima putem platforme ISKRA, čime su stečene kompetencije i rezultati projektnog rada formalizovani kroz digitalno proverljiv zapis. Predavanje će, kroz prikaz studentskih rešenja i iskustava sa Letnje škole, otvoriti i pitanje kako projektno učenje, nove tehnologije i digitalni kredencijali mogu zajedno doprineti razvoju i prepoznavanju kompetencija studenata.
Utorak, 10.11.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Luka Matijević, Mathematical Institute of the Serbian Academy of Sciences and Arts
LEARNHEURISTICS: RESULTS FROM THE MI SANU STUDENT SUMMER INTERNSHIP
This summer, students at the MI SANU explored how metaheuristics and machine learning can help each other. They used Q-learning to pick neighborhoods inside a VNS for vehicle routing, and neural models to build starting solutions for a genetic algorithm on the TSP. In the other direction, they used metaheuristics to adjust neural network training as it runs. We present the main ideas and results, including where learning clearly paid off, where simpler alternatives did almost as well, and what this suggests about when a metaheuristic actually benefits from learning.
Utorak, 17.11.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Vladimir Vujović, Univerzitet u Istočnom Sarajevu, Bosna i Hercegovina
MODELOM UPRAVLJANI RAZVOJ SOFTVERA U DOBA GENERATIVNE VJEŠTAČKE INTELIGENCIJE
U razvoju softvera često se iznova rješavaju problemi zasnovani na istim pojmovima i pravilima jednog domena. Modelom upravljani razvoj omogućava da se to znanje ugradi u domenski specifičan jezik (DSL), a zatim koristi za provjeru modela i ponovljivo generisanje kôda. Međutim, projektovanje takvog jezika i izgradnja pratećih alata zahtijevaju znanje i vrijeme, pa opravdanost tog ulaganja zavisi od koristi koje jezik donosi tokom upotrebe. Generativna vještačka inteligencija može skratiti vrijeme projektovanja jer projektantu pomaže da razjasni zahtjeve, uporedi moguće strukture i postepeno oblikuje metamodel, ograničenja i generatore. Time se otvara mogućnost primjene domenskih jezika i u projektima u kojima je njihova izgradnja ranije bila preskupa. Metamodel i ograničenja oblikovani u tom procesu daju osnovu za provjeru modela koje generativni alat kasnije predlaže, čime se pomoć pri projektovanju jezika povezuje sa kontrolisanom automatizacijom razvoja. Predavanje razmatra mogućnosti i ograničenja ove saradnje na osnovu istraživačkih rezultata i primjera iz prakse. U središtu je pitanje pod kojim uslovima lakše projektovanje i koristi tokom upotrebe DSL-a opravdavaju ukupan napor potreban za razvoj jezika, provjeru modela i održavanje.Tako izgrađen jezik može poslužiti za provjeru modela koje predlaže generativni alat, čime se pomoć pri projektovanju povezuje sa kontrolisanom automatizacijom razvoja. Konačna procjena isplativosti stoga mora uključiti troškove provjere modela te održavanja jezika.
Utorak, 24.11.2026. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Kristina Ivanović, Matematički fakultet, Univerzitet u Beogradu
METODA PROMENLJIVIH OKOLINA POTPOMOGNUTA UČENJEM POTKREPLJIVANJEM ZA REŠAVANJE PROBLEMA P-REZERVNOG CENTRA
Problem p-rezervnog centra predstavlja proširenje klasičnog problema p-centra kojim se razmatra mogućnost iznenadnog otkaza jednog ili više centara. U slučaju otkaza, korisnici pogođenog centra preusmeravaju se ka odgovarajućem rezervnom centru. Cilj problema p-rezervnog centra je minimizacija maksimalnog rastojanja koje korisnik prelazi kako bi preko svog primarnog centra stigao do rezervnog centra. U ovom radu predlaže se iskošena metoda promenljivih okolina (engl. Skewed Variable Neighborhood Search – SVNS), u kojoj se za definisanje kriterijuma prihvatanja lošijih rešenja koristi algoritam Q-učenja (engl. Q-learning), zasnovan na učenju potkrepljivanjem. Predložena metoda testirana je na skupu test instanci iz literature, a dobijeni rezultati upoređeni su sa najboljim poznatim rezultatima.
RUKOVODIOCI SEMINARA
MI SANU
Vera Kovačević-Vujčić
Milan Dražić
FON
Zorica Bogdanovic
Marijana Despotovic-Zrakic
IEEE
Bozidar Radenkovic
