Циљ и исход предмета
Циљ предмета је упознавање студената са савременим приступима у развоју система вештачке интелигенције, са акцентом на велике језичке моделе, агентске архитектуре и технике ефикасног прилагођавања модела. Студенти ће стећи увид у методе евалуације поузданости и интерпретабилности модела, као и у дистрибуиране приступе тренирању. Исход предмета је оспособљеност студената за анализу, примену и унапређење савремених система вештачке интелигенције, уз разумевање њихових ограничења у реалним окружењима.
Теоријска настава
Настава обухвата архитектуре великих језичких модела, укључујући технике тренирања и методе прилагођавања. Студенти ће се упознати са агентским системима заснованим на великим језичким моделима, методама евалуације њихове поузданости и робусности, као и приступима интерпретабилности. Биће обрађени дистрибуирани приступи тренирању модела, изазови скалабилности и примена у продукцијским окружењима. Такође, студенти ће изучавати евалуационе метрике и референтне тестове за евалуацију савремених модела.
Студијски истраживачки рад
Део наставе одвија се кроз самостални студијски истраживачки рад у коме студент, проучавајући актуелне научне публикације, техничке извештаје и осталу литературу, продубљује градиво са предавања и истражује примену обрађених концепата на конкретне истраживачке проблеме.