Предавања о вештачкој интелигенцији
„Одакле уређајима интелигенција?"
Позивамо све заинтересоване ученике, студенте и љубитеље технологије да присуствују серијалу предавања на којима ћете на јасан и разумљив начин сазнати како функционише вештачка интелигенција, где се примењује и какву улогу има у савременом друштву.
Предавање пружа практичан увод у коришћење великих језичких модела на примеру Claude алата. У уводном делу демонстрира се разлика између квалитетно и неквалитетно формулисаних упита, чиме се слушаоци упознају са основним принципима ефикасне комуникације са системима вештачке интелигенције. Централни део предавања посвећен је практичним примерима примене, прилагођеним различитим профилима корисника. У завршном делу даје се увид у Claude Code алат и технике такозваног „вибе кодирања", уз демонстрацију израде једноставне интерактивне игрице.
Бави се развојем вештачке интелигенције у IT компанији која производи решења за банке регионалне NLB групе. Са 28 година одбранила је докторат на Математичком факултету у Београду и добила награду САНУ за најбољу докторску дисертацију у 2020. Иако природно склонија језицима, данас подучава рачунаре да разумеју и пишу језик.
У жељи да испробамо чари вештачке интелигенције и добијемо одговоре на своја питања, лако је заборавити на своју и туђу приватност. На основу чега нам системи вештачке интелигенције дају одговоре и какву улогу у томе имају подаци које им поверавамо? Циљ овог предавања је да слушаоцима приближи начин на који ови системи функционишу и помогне им да препознају реалне ризике који из тога произлазе.
Бави се применом истраживања из области обраде природних језика на изазове у индустрији, медицини и правосуђу. Докторирала је рачунарску лингвистику на Филолошком факултету Универзитета у Београду. Један је од оснивача Друштва за језичке ресурсе и технологије — ЈеРТех.
Ово предавање истражује да ли савремени рачунари могу да „читају наше мисли" тако што из ЕЕГ снимака декодирају визуелни и појмовни садржај уз помоћ дубоких неуронских мрежа. Биће представљене основне идеје дубоког учења за декодирање можданих сигнала и кључни неуро-научни концепти. Дискутоваће се о томе шта „читање мисли" заиста значи у научном контексту и практичним ограничењима везе мозак–рачунар.
Ради у области на пресеку ВИ, рачунарске неуронауке, биомедицинског инжењерства и интерфејса мозак–рачунар. Мастер студије из области ВИ завршио на ПМФ-у у Новом Саду. У јануару 2026. одбранио мастер тезу о декодирању визуелних стимулуса из ЕЕГ снимака применом дубоких неуронских мрежа.
Увод у машинско учење са посебним фокусом на задатак класификације. Кроз интуитивне примере биће објашњено шта су подаци, које врсте постоје и које основне врсте проблема решава машинско учење: класификацију, регресију и кластеровање. Предавање укључује практичну демонстрацију класификације помоћу алата Teachable Machine, чиме се теоријски концепти повезују са конкретном применом.
Бави се развојем вештачке интелигенције у IT компанији која производи решења за банке регионалне NLB групе. Са 28 година одбранила је докторат на Математичком факултету у Београду и добила награду САНУ за најбољу докторску дисертацију у 2020. године.
Вештачка интелигенција мења начин на који радимо, комуницирамо и доносимо одлуке, али њени принципи често остају нејасни широј публици. Уводно предавање на једноставан и интерактиван начин објашњава како ВИ функционише, шта заиста може, а где су ограничења. Посебан фокус је на обради природног језика и савременим генеративним моделима, уз практичне примере из свакодневног живота.
Бави се развојем вештачке интелигенције у IT компанији која производи решења за банке регионалне NLB групе. Са 28 година одбранила је докторат на Математичком факултету у Београду и добила награду САНУ за најбољу докторску дисертацију у 2020. Иако природно склонија језицима, данас подучава рачунаре да разумеју и пишу језик.