ВАЖНА ОБАВЕШТЕЊА

Невероватан успех РАФ-овог тима на Google-овом светском програмерском такмичењу Hash Code

У низу фантастичних такмичарских успеха студенти Рачунарског факултета постигли су до сада највеће достигнуће.

Да су међу најбољима у свету, доказали су Алекса Плавшић, Павле Мартиновић и Алекса Милисављевић, студенти Рачунарског факултета. Екипа RAF Penguins, коју чине ова три сјајна програмера, још једном је заблистала пуним сјајем остваривши пласман у светско финале Google-овог програмерског такмичења Hash Code. На овом престижном такмичењу, које је одржано 25.02.2021. године, за пласман у финале борило се чак 9000 тимова из целог света, а екипа RAF Penguins са Рачунарског факултета освојила је 14. место и још једном показала да јој је место у самом светском програмерском врху.

Hash Code је Google-ово годишње, тимско, програмерско такмичење у коме екипе, које могу бројати од два до четири члана, током четири сата решавају алгоритамски проблем, сачињен према стварном инжењерском изазову, на који би наишли да су запослени у компанији као што је Google. Светско финале такмичења Hash Code одржаће се 24. априла 2021. године. Листу финалиста (39) и пласман свих такмичара можете погледати на следећем линку. https://codingcompetitions.withgoogle.com/hashcode/archive/2021

НАСТАВА НА РАЧУНАРСКОМ ФАКУЛТЕТУ У ШКОЛСКОЈ 2020/2021.

Пре почетка наставе сви студенти су се изјаснили да ли хоће наставу да прате у просторијама Факултета, или преко Zoom платформе од куће. Жеље студената II, III и IV године у потпуности су испуњене, док студенти I године, због превеликог броја заинтересованих, наставу прате на Факултету сваке друге недеље (задовољен критеријум од 4m2 по студенту).

Настава се одржава по унапред утврђеном, уобичајеном распореду. У свим учионицама обезбеђени су екрани по којима може да се пише и који су преузели улогу табли. Оно што се пише по екранима, као и унапред припремљене презентације, видљиве су преко пројектора студентима у учионицама, а студенти који наставу прате од куће виде то на свом екрану и чују глас наставника. И студенти који наставу прате од куће могу да постављају питања, да одговарају на питања наставника и на други начин учествују у настави.

Сваки одржани час аутоматски се снима, тако да је доступан студентима и за касније прегледање.

ОНЛАЈН НАСТАВА У ВАНРЕДНОМ СТАЊУ 16.03.2020. ГОДИНЕ

Рачунарски факултет је већ од 9 сати ујутру 16. марта, 12 сати након објављивања ванредног стања, у потпуности прешао са класичног начина извођења наставе на онлајн наставу. Онлајн настава из свих предмета на свим студијским програмима изводи се уживо и интерактивно по распореду часова, при чему студенти у току наставе постављају питања и добијају одговоре на њих (Примери предавања и вежби онлајн наставе). После прве недеље, реакција студената је да је овакав начин извођења наставе веома делотворан, ефикасан, занимљив и, свакако, „удобнији“, као и да би у неком облику могао да буде задржан и после ванредног стања. Факултет је у априлу из свих предмета организовао и онлајн проверу знања(колоквијуме).

Рачунарски факултет

Студијски програми

Ekspertni sistemi (2.)

Analogija sa čovekovim načinom rešavanja problema

Da bi se uspostavile analogije sa čovekovim načinom rešavanja problema, potrebno je odgovoriti na sledeća pitanja:

• Šta je pozajmljeno od čoveka u izradi ekspertnih sistema?

• Koje su misaone aktivnosti eksperta u rešavanju problema?

• Ko učestvuje u izgradnji ekspertnih sistema?

• Šta je dobro u ekspertnim sistemima?

• Zašto je potrebno ostaviti mesto čoveka u ekspertnom sistemu?

 

Na osnovu analiziranih aktivnosti čoveka u načinu rešavanja problema, mogu se definisati sledeće grupe elemenata važnih za izgradnju inteligentnih sistema za donošenje odluka, i to: nivo opisa, priroda rešenja, ocena situacije, kvantifikaciona oznaka, definisanje cilja, izbor i pretraživanje.

Nivo opisa

Može se reći da čovekov nivo opisa situacije je u okvirima makropristupa, tj.to je apstraktni nivo kojim se vrši grubo opisivanje. Polazne informacije za ovako uprošćen opis su u intuitivnom, dosta nejasnom obliku. Suprotan pristup u opisu bio bi mikropristup, gde bi se opisivanje vršilo na elementarnom nivou, ali bi ovo opisivanje bili veliko i teško za pretraživanje.

Priroda rešenja

Drugi element je priroda rešenja. Čoveku kao misaonom biću je nesvojstveno da misli i donosi odluke količinski. On misli pre svega kvalitativno kada traži neko rešenje, a količinska odluka za njega igra pomoćnu ulogu.

Ocena situacije

Različita znanja koja poseduje čovek sadrže elemente ocene situacije. Pritom čovek prevodi konkretne količinske karakteristike u uopštene kvalitativne, što se može formulisati kao faza osmišljavanja situacije. Prilikom realizacije izabranog rešenja postupak je suprotan, tj. uopštene kvalitativne karakteristike prevode se u konkretne količinske i to se može formulisati kao faza količinske transformacije situacije. Na ovaj način se želi uspostavljanje korelacija između opšteg i posebnog. Na prvi način se znatno skraćuje prostor pretraživanja mogućih rešenja, a drugi omogućava realizaciju rešenja i odražava se u tačnosti jednoznačne ocene.

Kvantifikaciona oznaka

Kvantifikacione ocene su subjektivne verovatnoće kojima se pripisuje učestalost događaja. Npr. može se definisati sledeća skala kvantifikacionih oznaka:

0.00 – nikad se ne koristi

0.25 – retko se koristi

0.50 – ni često ni retko

0.75 – često se koristi

1.00 – uvek se koristi

Između nivoa ovako grubo definisane skale moguće je definisati nijanse koje sadrže svoje kvantifikacione vrednosti.

Definisanje cilja

Sledeći element je definisanje cilja. Za realizaciju ovog elementa koriste se dva pristupa. Prvim pristupom zadatak je fiksiran na jednom kraju, tj. ako je zadato početno stanje onda je potrebno naći konačno stanje i ako je zadato konačno stanje treba naći polazne podatke. Drugi tip zadatka je zadatak sa dva fiksirana kraja i karakteriše se zadavanjem konkretnih polaznih podataka i konkretnog željenog rezultata. Zadaci drugog tipa u traženju dopuštenih rešenja su osnovni i tipični.

Izbor

Sledeći element je izbor koji se vezuje za rešavanje kompleksne ciljne strategije od vrha do dna po svim hijerarhijskim nivoima.

Pretraživanje

Poslednji element je pretraživanje. Apriori se ovaj problem vezuje za problem opisivanja, jer što je detaljnije opisivanje to je više otežano pretraživanje i obrnuto. Ovo uslovljava izgradnju višeravanske kompleksne strategije pretraživanja. Ovaj pristup omogućava približavanje rešenju putem hijerarhijskih jednoravanskih rešenja različitog stepena opštosti, tj. dobijamo proceduru pretraživanja kao sekvencu dobijenih jednonivovskih rešenja sa sve većim porastom stepena detaljnosti.

Prednosti primene ekspertnih sistema

Moguće je postaviti pitanje: zašto razvijati ekspertne sisteme kad postoje ljudi eksperti? Na to pitanje pokušaćemo da na ovom mestu damo odgovor definišući koje su to prednosti u primeni ekspertnih sistema.

Postojanost

Može se reći da sposobnosti eksperta vremenom opadaju jer čovek stari, i nije uvek i permanentno u situaciji da drži korak sa tehnološkim promenama dok su mogućnosti ekspertnog sistema nezavisne od vremena, zdravlja ili emocija.

Prenosivost

Ekspertni sistem se projektuje tako da može da prenosi znanja, dok to za jednog eksperta može da bude težak, ponekad nerešiv problem. Ekspert je stručnjak za rešavanje problema, a ne za objašnjavanje svojih odluka i prenošenje iskustva. On za to najčešće nema vremena, sve i da hoće. Ekspertni sistem se projektuje tako da ima ugrađenu mogućnost da objasni kako je došao do neke odluke.

Pouzdanost

Pri donošenju odluke, ekspert može da bude pod uticajem okoline i da bude subjektivan. Menadžer, naprimer, mora kvalitetno i efikasno da donese odluku, uprkos kratkoće vremena ili stresnih situacija kojima je izložen. Ekspertni sistem za iste ulazne parametre uvek donosi iste odluke. Na njega okolina ne utiče, pa zato kažemo da je on konzistentan.

Cena

Ekonomski gledano cena ekspertnog sistema je niska u poređenju sa izdacima za rad eksperta. Tamo gde je potrebno mnogo stručnjaka jeftinije je primeniti ekspertni sistem. Ujedno je lakše obezbediti više računara nego obučiti stručnjaka za neku oblast.

Prednosti čoveka eksperta

Za nove probleme ekspert nalazi kreativna rešenja i u stanju je da se adaptira na promene i novonastale situacije,

dok ekspertni sistem može da rešava samo probleme iz uskog područja za koje poseduje ugrađeno znanje. Čovek raspolaže tehnikama pamćenja koje mu omogućavaju da pojedine informacije svrstava u grupe, pa čitavu grupu pamti kao jedan elemenat. Sposobnost asocijacije omogućava mu povezivanje odvojenih predstava tako da jedna izaziva drugu. Čovekov nervni sistem je adaptivan i samoučeći, što mu omogućava uspešno snalaženje u novim i nepoznatim situacijama. Istovremeno, za novu vrstu problema ekspertni sistem je neefikasan, a često i neupotrebljiv. Da bi mogao da rešava nove situacije prvo mora da mu se proširi baza znanja odgovarajućim pravilima.

Senzorske sposobnosti čoveka

Velika prednost čoveka je što informacije prima svim svojim čulima: vidom, sluhom, dodirom i mirisom, a ekspertni sistem manipuliše isključivo simbolima u vidu slova i brojeva. Percepcija je celovit čulni doživljaj objektivne stvarnosti. Na osnovu iskustva, čovek je u stanju da iz ukupno percipiranih informacija izdvaja bitne od nebitnih i iz haotične mase utisaka organizuje celinu opažaja. Čovek na čulni doživljaj stvarnosti odmah reaguje, pošto su centri opažanja povezani sa centrima za motoriku. Percepciju je nemoguće preneti na računar (računari imaju samo ograničenu mogućnost unosa slike i zvuka). Sve one informacije koje čovek percipira čulima moraju biti transformisane u simbole. Ovom transformacijom gubi se znatna količina informacija.

Ekspertni sistem ne poseduje širinu sagledavanja problema. Fokusira se samo na glavni problem. Uzimanje u obzir delova koji se odnose na glavni problem, ali su odvojeni od njega, zahteva obradu velikog broja drugih, sporednih informacija.

Zdrav razum

Racionalan čovek se koristi zdravim razumom pri odlučivanju i u tome je racionalno ekspeditivan. Naprimer, ako se pojavi nekakav nelogičan podatak, on će ga odmah uočiti i bez oklevanja eliminisati iz daljeg razmatranja, dok ekspertni sistem mora da pretraži sve svoje podatke, da izgubi dosta vremena, da bi na kraju utvrdio nekonzistentnost podataka. Ako nekog čoveka pitate za adresu ili telefon Vuka Stefanovića Karadžića, on će vam se odmah nasmejati u lice. Ako isto pitanje postavite računaru, on prvo mora da pretraži svoju celokupnu bazu podataka o licima i adresama da bi odgovorio da tako nešto ne postoji.

Postojeći ekspertni sistemi imaju još uvek značajna ograničenja i zahtevaju intenzivan istraživački rad kako bi se od laboratorijskog sistema došlo do radno upotrebljivog.

Odlike većine postojećih ekspertnih sistema mogu se svesti na sledeće:

• Ograničeni su na usko područje ekspertize. Kako se područje primene širi, tako broj mogućnosti koje treba obrađivati eksponencijalno raste, a efikasnost sistema eksponencijalno opada.

• Jezici i sredstva za predstavljanje znanja imaju ograničene izražajne mogućnosti.

• Interfejs ka korisniku (ulaz/izlaz) većine ekspertnih sistema je krut i nije na prirodnom jeziku.

• Proces izgradnje ekspertnog sistema nije dostigao naučnu egzaktnost, već još uvek, u velikoj meri, zavisi od veštine pojedinca.

• Neophodno je postojanje stručnjaka – autoriteta u oblasti, radi održavanja konzistentnosti elemenata u bazi znanja koji se preklapaju.

• Opasnost od jednostranog viđenja predmetne problematike, s obzirom na uobičajeno oslanjanje na samo jednog stručnjaka iz oblasti.

• Nepostojanost ponašanja, koja se ogleda u tome da i najbolji ekspertni sistemi mogu dati pogrešne odgovore.

• Otežano rukovanje većinom ekspertnih sistema.

• Zbog svojih ograničenja, ekspertni sistemi se prvenstveno koriste kao savetnici i asistenti u rešavanju problema. U budućnosti se očekuje veća postojanost ponašanja i veća autonomnost sistema, tako da se prevaziđe uloga inteligentne pomoći.

OPRAVDANOST IZRADE EKSPERTNIH SISTEMA

Osnovna pitanja koja se postavljaju pred svakog budućeg korisnika ekspertnih sistema (ES) su:

• Da li je ES pogodan za rešavanje postavljenih zadataka?

• Koji su elementi odgovarajućih delatnosti najpristupačniji za izgradnju ES?

Jedan od najvažnijih zahteva je da u izgradnji ES učestvuju vrhunski specijalisti iz svoje oblasti. To su ljudi koji imaju veliko iskustvo profesionalnog rada u analiziranoj predmetnoj oblasti. Bez takvih saradnika, rad na izgradnji ES može biti uzaludan.

Sledeći bitan element je da se ocene pojedinih eksperata u osnovi podudaraju. Eksperti moraju znati da jasno objasne metode koje koriste pri rešavanju zadataka definisane predmetne oblasti. Ako su odgovori nejasni, specijalisti za izgradnju ES neće uspeti da "preuzmu" znanja i ugrade ih u odgovarajuće programe.

Sledeća karakteristika vezana je za zadatke koje će ES izvršavati. Izgrađeni ES zahteva intelektualnog a ne fizičkog početnika. Međutim, ako zadatak zahteva inteligentnog i fizičkog početnika, kao naprimer upravljanje mehaničkim manipulatorima, opsluživanje konvejera, to se intelektualni deo zadatka rešava metodama inženjerstva znanja, a fizički običnim tehničkim metodama.

Sledeća karakteristika je da postavljeni zadatak ne sme da bude isuviše težak. Ako ekspert ne može izvršiti obuku početnika odgovarajuće kvalifikacije (ako mu je zadatak nerazumljiv), ili ako su ekspertu potrebni dani i nedelje a ne časovi za rešavanje problema, to je verovatno isuviše složeno i za inženjera znanja koji treba da izvrši projektovanje ES. Međutim, ako je moguće izvršiti dekomponovanje zadatka na podzadatke, onda za svaki podzadatak može biti izgrađen odgovarajući ES.

Opravdanost izrade ES je u prvom redu vezana za mogućnost povećanja prihoda. Tipičan primer je izgradnja ES za ispitivanje rudnih bogatstava, kojima se mogu otkriti bogata nalazišta. Izgradnja ES je opravdana i u onim slučajevima ako nema na tržištu dovoljno eksperata a njihove usluge su skupe.

ES veliku opravdanost imaju i u onim zadacima gde je potrebno na više mesta imati eksperte, kao naprimer na platformama za istraživanje nafte, gde na svakoj platformi mora biti makar jedan specijalista. Na kraju, razrada ES je opravdana i u slučajevima nepogodnim za čoveka, kao što su atomski reaktori, kosmičke stanice ili poseta drugim planetama. Ključni faktori u opredeljenju smisla izgradnje ES su karakter, složenost i širina postavke

 

zadatka koji je potrebno rešiti. Karakter ES mora biti takav da se rešavanje zadatka izvodi manipulacijom simbolima i simboličkim strukturama, što je i osnovna razlika od klasičnog programiranja.

Takođe je većina zadataka heuristička po svojoj prirodi. Zadaci koji se mogu rešiti korićenjem algoritama, tj. formalnih procedura, garantujući dobijanje tačnog rešenja svaki put kada se primenjuju, nisu pogodni za izgradnju ES. Izgradnja ES ima smisla samo onda ako su se sva ostala sredstva pokazala neprimenjivim. S druge strane, ES ne treba ni da budu suviše laki. To mora biti ozbiljan zadatak, gde je potrebno da čovek potroši godine učenja i praktičnog rada da bi postao ekspert u konkretnoj predmetnoj oblasti.

Na kraju, za izgradnju ES mora se postaviti zadatak dovoljne širine. Dakle, on mora biti toliko uzak da bi se napravio, a i dovoljno širok da bi predstavljao praktični interes. Nažalost, širina je ograničena odgovarajućom predmetnom oblašću.

Najveće kočnice u razvoju ES su prvenstveno ljudske prirode, jer ljudski eksperti imaju utisak da im se želi oduzeti njihovo znanje. Jedan svetski priznati stručnjak za oboljenja visokog arterijskog pritiska jedino može povećati znanje ES jer raspolaže brojnim dosijeima retkih slučajeva.

S druge strane, vrše se pokušaji da u jednostavnim slučajevima, kao npr. obrada oboljenja soje, kompjuter sam izrađuje pravila. Registruje se spoljašnji izgled biljke u određenom trenutku, stanje terena, klimatske prilike u nekoliko poslednjih nedelja itd., kao i obrada koju je potvrdio stručnjak, a program sam gradi pravila potrebna za izradu dijagnoze i njoj pridružene obrade, do nivoa od 30 pravila.

U poslednje vreme čine se pokušaji da se ES međusobno nadgrađuju ako imaju isti jezik definisanja baze znanja. Poznat je jedan ES sposoban da istovremeno obrađuje probleme iz područja geologije, kombinatorne analize i bridža.

Perspektiva razvoja ES je da bude veći "ekspert" u nekom određenom trenutku od bilo kog ljudskog eksperta. Ovo se pokušava postići tako što baza znanja treba da poseduje znanja većeg broja stručnjaka, čija se iskustva i znanja sistematizuju u zajedničku osnovu. No, sa druge strane preti opasnost i od nekih kontradikcija i nekoherentnosti u bazi znanja.

Još uvek ne postoji sistem za sticanje znanja razvijen za kompjuter ni približno sličan ljudskom načinu. Još uvek su ES loši u npr. čitanju knjiga, prisustvovanju sastancima, diskusiji sa svojim "kolegama" itd. No, sa druge strane, ES često može pružiti bolju informaciju od čoveka eksperta jer se ne zamara, ne stari, i nepogrešiv je na svom maksimalnom nivou kompetencije.

U medicini i geologiji ES već sad imaju u većini slučajeva performanse koje se mogu ravnopravno upoređivati sa najboljim svetskim stručnjacima. Međutim, u nekim slučajevima radi se o tome da se stručnjaci ne slažu u pojedinim rešenjima. Tako je pet stručnjaka koji ne pripadaju ekipi koja je izradila ES na području medicinske dijagnostike Mycin izvršilo na bazi petnaest slučajeva ocenu sistema. U 72% slučajeva ocenjeno je da je ES odličan. Inače, u bolnici u Stanfordu lekari direktno potpisuju lekarske nalaze koje izrađuje ES.

Prilikom izrade ES potrebo je čuvati se "kombinacionih eksplozija", jer se može dogoditi da za bazu znanja na nivou od 500 pravila i 500 činjenica vreme izračunavanja bude neprihvatljivo. S druge strane, ponekad je složeno upravljati i mehanizmom za zaključivanje, jer on mora da omogući ekspertu da svoja znanja definiše u obliku pravila na "vlastitom" jeziku i na taj način učini ga nezavisnim od informatičara.

 

Kada je razvoj ekspertnih sistema moguć i opravdan

Evidentno je da su ekspertni sistemi su još uvek nova oblast u primeni računara, pa malo zbog neznanja, a malo zbog preterivanja, postoji tendencija da se ekspertnim sistemom naziva i ono što nije ekspertni sistem. Isto tako, ekspertnim sistemima se pokušavaju rešiti problemi koji nisu podesni za rešavanje pomoću njih. Međutim, ekspertni sistemi nisu svemogući i postoje već rečena jasna ograničenja njihove primene. Ne može se ekspertni sistem projektovati za svaku primenu, ni za svaki obim posla. Kada se onda to čini? To se čini ako je razvoj moguć, opravdan i odgovarajući.

Da bi razvoj ekspertnog sistema bio moguć, potrebni su sledeći uslovi:

• rešavanje problema ne zahteva rasuđivanje zdravog razuma,

• zahteva misaone veštine,

• eksperti mogu da definišu metode rešavanja problema i oni su jedinstveni,

• problem nije suviše složen,

• problem je razumljiv.

Razvoj ekspertnog sistema je opravdan ako:

• postoji ekonomska isplativost, ekspertni sistem se razvija za praktičnu namenu,

• eksperti često napuštaju radno mesto,

• eksperti su retki,

• potrebna je ekspertiza na mnogo mesta,

• radno mesto je nepodesno ili čak štetno za čoveka, zbog kontaminiranosti ili drugog razloga koji ugrožava život, pa čoveka zamenjuje računar.

Razvoj ekspertnog sistema je odgovarajući u slučaju da:

• rešavanje problema zahteva rukovanje simbolima,

• koriste se heuristička rešenja,

• problem nije suviše jednostavan,

• rešenje ima praktičnu primenu,

• rešavanje problema nije suviše obimno.

Odnos Sistema za podršku odlučivanju i Ekspertnih sistema

U savremenom okruženju podrazumeva se da je svaka ozbiljna, profesionalna delatnost podržana osmišljenim, najčešće računarom podržanim informacionim sistemom. Dakle, informacioni sistem koji vrši akviziciju, beleži transakcije i pruža izveštaje o stanju realnog sistema smatra se realnošću koja pruža potrebne, ali ne i dovoljne uslove za odlučivanje. Iz tih razloga je zapravo i došlo do razvoja disciplina o kojima je reč – DSS i ekspertnih sistema (ES).

DSS pretpostavlja postojanje neke vrste baznog informacionog sistema nad koji se nadgrađuje. S obzirom na kompleksnost problema koje obrađuje, to obično znači računarski i interaktivni sistem rada, mada u principu (ali samo teoretski) računar nije neophodan uslov funkcionisanju DSS.

Karakteristika

DSS

ES

Cilj

poboljšanje strukture

odlučivanja
 

Predmet

slabo strukturirani

problemi

dobro strukturirani

problemi

Ko formira odluku?

čovek i/ili sistem

sistem

Metod manipulacije

numerički simbolički

Domen problema

kompleksni integralni

Tip problema

ad hoc, pojedinačni

repetitivni

Sadržaj baze podataka

činjenična znanja

proceduralna i

činjenična znanja

Sposobnost rezonovanja

nema da, ograničeno

Sposobnost objašnjenja

ograničena da

IZLAZ

podaci kao podrška

odlučivanju

zaključak (odluka)

Slika 8.4. Osnovne komparativne razlike DSS – ES

Osnovni cilj DSS i ES je u osnovi isti, utoliko što je namena oba sistema povećanje kvaliteta odlučivanja. Ipak, filozofija koja leži u osnovi njihove izgradnje je dosta različita. Cilj DSS je da podrži korisnika kod donošenja (slabo struktuiranih) odluka, obezbeđujući mu brz i jednostavan pristup do podataka, modela i znanja. Na drugoj strani, cilj ES je da obezbedi korisniku zaključak ili odluku koja je tačna u svako doba (ili bar tačnija od bilo koje koju bi korisnik mogao da donese bez ES). Dakle, DSS pomaže pri odlučivanju, dok ES "odlučuje". Osim toga, ES se ne može koristiti kod slabo struktuiranih procesa odlučivanja.

Poređenjem operativnih razlika, zaključujemo da DSS dozvoljava korisniku suočavanje sa problemom na ličan, fleksibilan način, obezbećujući mu mogućnost manipulacije podacima i kontrolu njihove upotrebe u toku procesa odlučivanja. ES korisniku ostavlja malo, ili nimalo, fleksibilnosti pri analizi problema. Umesto toga, izvodi se odgovarajući segment znanja na način koji je određen mehanizmom za zaključivanje.

S obzirom da ES deluje kao nezavisan konsultantski sistem, a DSS kao mehanizam za podršku odlučivanju, njihovi koncepti ni u kom slučaju nisu oprečni; sve više se radi na njihovom približavanju – do integrisanja, po nekoliko osnova: ES može biti generator alternativa – samostalno ili kao deo DSS, ali i obratno, memorisano znanje i odgovarajuća pravila DSS mogu postati deo ES. Hoće li ES dominantno postati deo DSS, ili obrnuto, nije u krajnjoj liniji od presudnog značaja.

Na osnovu knjige: Menadžment informacioni sistemi, prof. dr Alempije Veljović

 

  • Обавештење о пријему бруцоша

    Пријем деветнаесте генерације студената Рачунарског факултета одржаће се у суботу, 2. октобра 2021. у просторијама факултета (Трг Републике 5). Пријем ће бити организован према распореду који ће бруцоши добити мејлом. Настава на Факултету за све студенте почеће у понедељак, 4. октобра 2021. према важећем распореду.  Добро дошли!

  • Изабрани стипендисти РАФ-а за 2021/2022. годину

    Као и сваке године, Рачунарски факултет доделио је стипендије талентованим ученицима који су постигли запажене успехе на националним и међународним такмичењима из информатике, математике и физике. Циљ нам је да што већем броју талената омогућимо образовање које ће им отворити пут ка запослењу у врхунским домаћим и страним компанијама.    Објављена је листа стипендиста за упис у школску 2021/2022. годину.  Додељено је 8 пуних и 14 полустипендија за четворогодишње школовање на академским студијама РАФ-а. Матуранти који су добили пуне стипендије за бесплатно студирање као и они који су добили полустипендије могу се уписати до 17.06.2021. године. 

  • Златни Пингвини са РАФ-а поново у светском програмерском врху

    Фантастична прогамерска екипа RAF Penguins не престаје да ниже успехе. Престижно информатичко ICPC такмичење завршавају на сјајном другом месту које им је донело златну медаљу, прво место на Балкану и пласман на, друго по реду, светско ACM финале.   Врхунско програмерско знање талентовани студенти Рачунарског факултета, Алекса Плавшић, Павле Мартиновић и Алекса Милисављевић, показали су још једном на највећем регионалном студентском такмичењу из информатике за Југоисточну Европу (ICPC) које су завршили у самом врху. На такмичењу које је одржано онлајн 23. маја 2021. године освојили су друго место.

  • Директор Мајкрософт развојног центра о Рачунарском факултету

    У интервјуу са Драганом Томићем, директором Мајкрософт развојног центра у Србији (Microsoft Development Center Serbia - MDCS) који је приредио РТС, говорило се о профилима људи које Мајкрософт тражи у Србији. Као један од најбољих послодаваца у Србији који броји између 300 и 400 запослених, MDCS унапређује свој тим и запошљава нове инжењере. Неретко су управо студенти Рачунарског факултета кадар који испуњава критеријуме запошљавања у овој престижној ИТ компанији. Ову чињеницу истакао је Драган Томић у поменутом интервјуу, нагласивши:  "Првенствено тражимо техничке људе. Доста их долази са ЕТФ-а јер је највећи, онда Математички и Рачунарски факултет у Београду. Долазе са ПМФ-а из Новог Сада, са ФТН-а из Новог Сада. Имамо људе из Крагујевца, Ниша. Из целе Србије имамо људе са наших техничких факултета." Мајкрософт развојни центар у Србији први је у Југоисточној Европи и један је од свега 20 развојних центара широм света. Како је компанија увећавала свој програмерски тим, тако је растао и број студената Рачунарског факултета који су им се придружили. Наши садашњи и дипломирани студенти започињали су своју професионалну каријеру праксом, али су у Мајкрософту нашли и запослење. Више о каријерама РАФ-оваца и компанијама у којима раде прочитајте у одељку АЛУМНИ. Цео интервју на тему "Какве људе Мајкрософт тражи у Србији" доступан је на ЛИНКУ.

  • Студенти РАФ-а први на Planet Балкан хакатону

    Фондација „Serbian Case for Space“ заједно са фирмом „Planet“, чије је седиште у Сан Франциску, организовала је 31. октобра и 1. новембра први Planet Balkan Hackathon који се одржао онлајн и у ком је учествовало око 40 тимова. На овом такмичењу бирала се једна од три теме ("Климатске промене", "Пољопривреда" или "Паметни градови") и задатак је био креирати решење користећи сателитске податке које је обезбедила компанија Planet. Прво место је освојила екипа GitGud у чијем су саставу четири студента Рачунарског факултета : Павле Галантић, Павле Прица, Андрија Милојевић и Илија Павловић.  

  • Виктор Лучић освојио је прво место на престижном CodeIT такмичењу

    Виктор Лучић, студент Рачунарског факултета, освојио је прво место у финалу у сениорској конкуренцији на престижном међународном такмичењу из програмирања CODEIT одржаном 14. јуна 2020. године. Ове године такмичење је одржано онлајн, а седиште координатора такмичења било је у Софији.    Поред Виктора у финалу су се такмичила још два студента са РАФ-а -  Алекса Плавшић и Новак Живанић, а укупно њих шесторо из Србије.    О каквом успеху је реч, сведочи и чињеница да је од укупно 23 финалиста, Рачунарски факултет имао чак три представника, а да се за место у финалу од октобра до маја, борило више од 100 учесника.    РАНГ ЛИСТА

  • РАФ-овци убедљиво најбољи на Првом РАФ Хакатону

    На Првом РАФ Хакатон-у, одржаном 21. и 22. децембра 2019. године на Рачунарском факултету, прва три места освојили су тимови студената са РАФ-а. Тријумфовао је тим Кмице кога су чинили Вукоман Стојановић, Стефан Бургић, Душан Здравковић и Миљан Текић, друго место освојила екипа RAFx у саставу Бранко Фулурија, Милош Милуновић, Вања Пауновић и Михаило Вигњевић . Треће место припало је тиму Runtime<T>error, а чинили су га Лука Јовичић, Ђорђе Величковић и Лазар Булић. Од укупно 118 пријављених студената са чак 12 факултета из целе земље, 8 тимова је добило прилику да учествује на Хакатону. Осим са Рачунарског факултета, у финалу су учествовали тимови са Факултета организационих наука, Електротехничког факултета и Математичког факултета из Београда, као и Факултета техничких наука из Новог Сада.   Такмичари су добили прилику да у року од 24 часа искажу своје идеје и знање одговоривши на задату тему. Наиме, задатак је био осмислити најбољи метод за истраживање тржишта користећи све јавно доступне податке и алате.

  • Бриљантан успех студената Рачунарског факултета на највећем регионалном студентском такмичењу у Европи

    Студенти Рачунарског факултета постигли су бриљантан успех освојивши треће место на највећем регионалном студентском такмичењу из информатике за Југоисточну Европу ICPC, које је одржано у суботу 19. октобра 2019. у Букурешту у Румунији. У оштрој конкуренцији, коју је чинио чак 101 тим из Југоисточне Европе, тим Рачунарског факултета кога су чинили Алекса Плавшић студент четврте године, Алекса Милисављевић студент друге године и Павле Мартиновић студент прве године, са лакоћом је успео да освоји треће место и на тај начин да се пласира у финале такмичења, које ће се одржати у Москви крајем јуна 2020.године. Током пет сати, колико је трајало такмичење, тимови из Босне, Румуније, Бугарске, Украјине, Турске Грчке, Молдавије, Кипра и Србије решавали су 11 задатака из алгоритама и структура података. Из Србије, такмичила су се 3 тима са Рачунарског факултета и 3 тима са Електротехничког факултета. Наш тим РАФ Penguins кога чине ова три сјајна момка заблистао је својим пуним сјајем, оставивши далеко иза себе остале тимове из Србије, али и из осталих земаља које су се такмичиле. Све ово је доказ да најбољи студенти Србије долазе са РАФ-а! Са нестрпљењем чекамо такмичење у Москви и надамо се да ће наш тим засијати још јачим сјајем!         

  • Доминација студената РАФ-а на Електријади 2019

    Рачунарским факултетом у Београду одјекнуле су најбоље могуће вести које се на факултету могу чути. На Електријади 2019 у категорији алгоритми и структуре података студенти Рачунарског факултета били су најбољи! У екипном такмичењу студенти Рачунарског факултета у Београду освојили су прво и друго место оставивши иза себе тимове са Електротехничког факултета у Београду. Првопласирану екипу РАФ 1 чине студенти : Алекса Милисављевић, Никола Јовановић  и Богдан Бакарец. Друго место освојила је екипа РАФ 2 коју чине Огњен Ђуричић, Филип Ћосовић и Стефан  Максовић.

  • Успеси студената РАФ-а на Електријади 2019 се настављају

    Након великог успеха који су студенти Рачунарског факултета постигли у категорији: алгоритми и структуре података што смо већ са поносом истакли, сада се дичимо новим успесима наших студената. Наиме тим Рачунарског факултета кога чине студенти: Никола Јовановић, Ђорђе Анђелковић и Михаило Вигњевић освојили су друго место на екипном такмичењу из информатике на Електријади 2019.