Циљ и исход предмета
Приближити студентима напредне, тј. новије теме из домена конципирања мултимедијалних система – како би били у стању да активно и критички пројектују, одржавају и користе мултимедијалне системе. Студент зна како да дође до великих података за аналитику, како да их трансформише и похрани у различитим облицима, те како да над њима врши напредне статистичке анализе и анализе из домена вештачке интелигенције – било програмирајући специфична решења, било користећи библиотеке алгоритама, било комбинујући различите алате.
Теоријска настава
Велики мултимедијални подаци; Копцепт и типови метаподатака мултимедијалног садржаја; Генерисање, прикупљање и трансформација великих мултимедијалних података; Кролинг и скрејпинг мултимедијалних садржаја. Примена вештачке интелигенције у мултимедијалним системима; Технике мултимедијалне колективне интелигенције; Препоручивање мултимедијалних садржаја – колаборативно филтрирање; Претраживање мултимедијалних садржаја; Аутоматска претрага фотографија по својствима; Кластеровање мултимедијалних садржаја; Проналажење независних карактеристика; Велики текст као мултимедијални садржај и аналитика великог текста. Технике, алати и изазови у развоју сложених мултимедијалних апликација; Безбедност и заштита ауторских права у мултимедијалним системима.
Практична настава
Практична настава прати садржаје из теоријске наставе и примењује их у отвореним платформама Najm (Knime) i Hadup (Hadoop). Студенати се обучавају да, користећи алате и технике са којима су се упознали, самостално анализирају и оптимализују мултимедијалне системе и садржаје.