MISANU

PROGRAM

Predavanja možete pratiti i online putem MITEAM stranice Seminara iz veštačke inteligencije:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/DPP9i2jhvYzp8dmRe

Plan rada Seminara iz veštačke inteligencije za OKTOBAR 2025.

Sreda, 01.10.2025. u 18:00, Online
Zorana Lužanin, Departmant za matematiku i informatiku, Prirodno-matematički fakultet, Novi Sad
KA RAZVOJU AI PISMENOSTI: OD MEĐUNARODNIH OKVIRA DO KONCEPTUALNIH IZAZOVA U UČENJU MATEMATIKE
Veštačka inteligencija (AI) postala je sastavni deo svakodnevnog života, uključujući oblasti učenja, personalizovane podrške i zabave. Njeno smisleno i odgovorno korišćenje danas je jedna od centralnih tema obrazovnih istraživanja. Ključno pitanje odnosi se na definisanje pismenosti u oblasti veštačke inteligencije (AI pismenost), kao i na načine njenog razvoja i provere. AI pismenost treba da omogući učenicima razumevanje osnovnih principa rada veštačke inteligencije i donošenje promišljenih, etičkih odluka o njenoj upotrebi. Kada se promišljeno integriše u proces učenja, veštačka inteligencija otvara nove mogućnosti za razvijanje kritičkog mišljenja i kreativnog izražavanja. Prvi deo predavanja biće posvećen okviru AI pismenosti razvijenom za potrebe PISA 2029 istraživanja. Četiri domena ovog okvira predstavljaju različite načine na koje učenici mogu da stupaju u interakciju sa veštačkom inteligencijom. Učenici mogu razvijati kompetencije u više domena, ali i dalje ne dostići potpunu osposobljenost ni u jednom od njih. Ukupno su definisane 22 kompetencije koje obuhvataju različite aspekte AI pismenosti.
Drugi deo predavanja biće posvećen rezultatima istraživanja mogućnosti korišćenja veštačke inteligencije kod studenata inženjerstva u prevazilaženju tipične zablude o jednakosti. Budući da ova jednakost pripada konceptualnom znanju, nalazi pokazuju da AI ima ograničene mogućnosti u razrešavanju kognitivnih zabluda, jer su one često duboko ukorenjene.

Sreda, 08.10.2025. u 19:00, Online
Smiljana Antonijević Ubois, Illinois Institute of Technology, Chicago, United States
AFFEKCIJA I DRUGI DEMONI: RAZVOJ JEZIČKIH TEHNOLOGIJA ZA JEZIKE SA OGRANIČENIM RESURSIMA
Razvoj jezičkih tehnologija za visoko-resursne jezike, poput engleskog, nesrazmeran je u odnosu na jezike sa ograničenim resursima (low-resource languages, LRLs) koji se suočavaju sa marginalizacijom i nedovoljnom zastupljenošću u aplikacijama veštačke inteligencije (AI), što negativno utiče na njihovu digitalnu održivost, pristupačnost i globalnu vidljivost.
Ovaj rad razmatra razvoj jezičkih tehnologija za srpski kao studiju slučaja kroz koju se istražuju rizici i mogućnosti za razvoj LRLs. Na osnovu intervjua sa deset stručnjaka uključenih u razvoj jezičkih tehnologija za srpski, rad analizira istorijske i savremene prepreke koje rezultiraju reduktivnim pristupima favorizovanja funkcionalnosti nad jezičkim nijansama, poput halucinacija zasnovanih na površnoj transliteraciji. Kao odgovor, rad predlaže pristup brige o podacima (data care) koji daje prioritet interdsiplinarnom i širem društvenom dijalogu usmerenom na obezbeđivanje visokokvalitetnih i inkluzivnih skupova podataka, pravednoj zastupljenosti jezičkih varijeteta i društvenih grupa, kao i transparentnosti u razvoju jezičkih tehnologija. Ovaj pristup se pokazuje ključnim za LRLs, gde tradicionalne paradigme razvoja jezičkih tehnologija često reprodukuju postojeće neravnoteže moći i kulturne marginalizacije.

Sreda, 15.10.2025. u 19:00, Online
Miguel Ángel Conde González, Department Ing. Mecánica, Informática y Aeroespaci, Universidad de León, Spain
WHO REALLY KNOWS MORE? AI, LEARNING, AND THE NEW ALGORITHMIC ORDER
Learning Analytics (LA) has long promised to provide empirical evidence to inform educational decision-making, always with the ambitious goal of improving student learning. Yet the current landscape is evolving at an unprecedented pace. Increasingly, learning data is generated and stored outside institutional boundaries--by external platforms, intelligent assistants, AI-powered tutoring systems, and interactive content generators. This reality challenges the traditional scope of LA and blurs the very boundaries of educational analysis.
Such a shift calls for urgent responses from multiple perspectives. We need new standards to capture and reuse data produced beyond institutional ecosystems, while preserving its analytical and ethical value. Learning platforms must move toward genuine personalization, delivering exactly what each learner needs, precisely when they need it. Intelligent tutors capable of intervening in real time during learning tasks are already emerging, further transforming the landscape. Perhaps most disruptively, the rise of Explainable AI (XAI) promises not only to predict and recommend, but also to justify its decisions--albeit in ways that may be more persuasive than transparent. This raises a profound epistemological challenge: are humans still interpreting data and making pedagogical choices, or are we quietly handing over this responsibility to opaque yet seemingly efficient systems?
This talk offers a critical reflection on this evolving context, marked by a growing dependence on algorithmic models that often escape pedagogical oversight. We will explore both the risks--such as the erosion of institutional data sovereignty and the dangers of misplaced trust in algorithmic explanations--and the opportunities: radical personalization, broader access to analytical tools, and a shift toward more distributed yet contextualized forms of LA.
Ultimately, one pressing question remains: if AI already knows (or seems to know) more than we do, what is the new role of Learning Analytics--and what is ours, as educators and researchers?

Sreda, 22.10.2025. u 19:00, Online
Ľubomír Antoni, Pavol Jozef Šafárik University in Košice, Faculty of Science, Institute of Computer Science, Slovakia
ON SELECTED TOPICS IN MACHINE LEARNING FOR MEDICAL APPLICATIONS
Machine learning algorithms have become central to medical applications, especially for tasks like disease prediction, medical imaging, patient stratification, and personalized treatment. We present our recent experiences and novel methods in this field.

Sreda, 29.10.2025. u 19:00, Online
Vlado Delić, Fakultet tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu
GOVORNA KOMUNIKACIJA ČOVEK-MAŠINA: RETROSPEKTIVA I PERSPEKTIVE
Predavanje će kroz priznu ličnog iskustva od preko 35 godina istraživanja osvetliti interdisciplinarni put razvoja govornih tehnologija za srpski i srodne jezike. Počevši sa istorijskom retrospektivom ljudske težnje za komunikacijom sa uređajima, predavanje će se fokusirati na izazove i rešenja u ovom dinamičnom polju. Posebnu pažnju posvećujem iskustvima rada u interdisciplinarnim timovima, gde je često bio izazov "staviti na istu talasnu dužinu" matematičare i lingviste - kada bi se prikazala formula, lingvistima bi to "ugasilo svetlo", a dok se razgovaralo o jezičkim nijansama, matematičarima to nije uvek bilo najjasnije. Napraviću pregled najznačajnijih praktičnih primena govornih tehnologija u domenima kao što su zdravstvo, pravo i pristupačnost. Konačno, razmotraćemo aktuelne trendove i buduće perspektive, uključujući ulogu velikih jezičkih modela (LLMs) u multimodalnoj i višejezičkoj komunikaciji, te kritičnu potrebu za očuvanjem jezičke raznolikosti u eri dominacije globalnih tehnoloških giganta. Cilj predavanja je da pruži sveobuhvatan uvid u ovo značajno AI polje, kroz priznu ličnog iskustva i saradnje sa institucijama poput Matematičkog instituta SANU, te da ostavi dovoljno vremena za diskusiju i pitanja.

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

Biljana Stojanović
Sekretar seminara