Author: NCC Admin

Posted on

Vještačka inteligencija i internet stvari – EdgeAI

Ovaj kratki kurs bavi se primjenom vještačke inteligencije (AI) u sistemima Interneta stvari (IoT), sa posebnim naglaskom na tzv. „edge AI“ – pokretanje modela mašinskog učenja direktno na uređajima, blizu mjesta gdje se podaci stvaraju. Učesnici će naučiti kako da osmisle AIoT tokove obrade podataka, kada je bolje obradu vršiti na samom uređaju, a kada u oblaku, kao i kako da postave lagane modele mašinskog učenja na hardveru sa ograničenim resursima. Program je namijenjen studentima, istraživačima i stručnjacima koji žele da unaprijede svoja znanja i naprave korak od „povezanih uređaja“ ka zaista inteligentnim uređajima.

Datum kursa: 05.11.2025. u 13:30
Mjesto održavanja: S34, UDG
Prijava: obavezna
Link za prijavu: https://forms.gle/2DktEUqf5KZosFth7

Namijenjeno za: studente, istraživače i profesionalce zainteresovane za AI, IoT, edge computing i primijenjeni ML.

Pregled sadržaja kursa

Sesija 1 — teorijski okvir (AI + IoT)

  • konvergencija AI–IoT: od senzora do inteligentnog djelovanja
  • edge vs. cloud vs. fog: latencija, protok, privatnost, cijena
  • edge AI pipeline: uređaj → pretprocesiranje → inferenca → akcija
  • lagani/ugrađeni ML (TinyML, kvantizacija, pruning)
  • platforme i primjene (Raspberry Pi, Jetson, pametna poljoprivreda, industrija)

Sesija 2 — praktična radionica (hands-on edge/AI)

  • priprema edge/IoT okruženja i izvora podataka (senzor/kamera/mock)
  • postavljanje malog ML modela na uređaj
  • lokalno pokretanje inferenci i slanje rezultata ka backendu/obliku
  • praćenje i osnovne performanse
  • kako ovo skalirati na realne sisteme

Ishodi učenja

Po završetku kursa, polaznici će moći da:

  • objasne odnos između AI, IoT i edge computinga
  • odluče kada inferencu raditi na uređaju, a kada u oblaku
  • postave lagan ML model na IoT/edge okruženje
  • osmisle end-to-end AIoT rješenje za svoju oblast (npr. poljoprivreda, pametni grad, industrija).
Posted on

Kompjuterska vizija i konvolucione neuronske mreže

Ovaj fokusirani kratki kurs uvodi ključne koncepte kompjuterske vizije (CV) i savremenih konvolucionih neuronskih mreža (CNN), a zatim ih primjenjuje u praksi. Polaznici će razumjeti kako se slike pretvaraju u osobine, kako CNN modeli uče robusne reprezentacije i kako trenirati/ocjenjivati modele za stvarne zadatke. Namijenjen studentima, istraživačima i profesionalcima sa osnovnim znanjem Pythona, kurs spaja jasan teorijski okvir i hands-on radionicu koja isporučuje funkcionalan klasifikator slika i praktične savjete za povećanje tačnosti i robusnosti. Polaznici će imati priliku da svoje eksperimente pokrenu i na lokalnom HPC klasteru.

Datum kursa: 29.10.2025. u 13:30 (S32, UDG)
Prijava je obavezna putem linka https://forms.gle/1FkRDBGCxdrPx9fF6
Namijenjeno za: studente, istraživače i profesionalce

Kompjuterska vizija i konvolucione neuronske mreže

Pregled sadržaja

Sesija 1 — teorijski okvir

  • pikseli → osobine: konvolucije, padding/stride, receptivna polja
  • ključni blokovi: aktivacije, pooling, batchnorm, dropout, rezidualne veze
  • referentne arhitekture: LeNet → ResNet → EfficientNet
  • osnove treniranja: gubici, optimizatori, LR rasporedi, augmentacija, metrike
  • osnove transfer učenja

Sesija 2 — praktična radionica (hands-on)

  • postavljanje okruženja + dataset (CIFAR-10 ili mali prilagođeni), čisti splitovi, transformacije
  • bazni CNN: treniranje → evaluacija (accuracy/F1, konfuziona matrica)
  • fino podešavanje unaprijed istreniranog ResNet-a; zamrzavanje/odmrzavanje; early stopping
  • izvoz najboljeg modela (pth/onnx) i mali skript za inferencu

Ishodi učenja

Po završetku, polaznici će moći da:

  • objasne kako CNN izvlači hijerarhijske osobine i zašto su bitni ključni blokovi/arhitekture;
  • izgrade stabilan trening-pipeline uz korektne splitove, augmentaciju i metrike
  • Podese unaprijed istreniran model i dijagnostikuju greške alatima za interpretabilnost;
  • izvoze istreniran model za upotrebu u aplikacijama ili servisima.
Posted on

Kurs paralelnog programiranja

Univerzitet Donja Gorica i NCC Crna Gora organizuju kurs o paralelnom programiranju. Ovaj kurs obuhvata osnove paralelnog računarstva i primjenu u rješavanju složenih numeričkih problema koji se ne mogu efikasno riješiti sekvencijalnim programima.

Učesnici, uključujući studente i industrijske partnere, biće upoznati sa osnovama distribuiranog i paralelnog računarstva, kao i analizi performansi paralelnih programa.

U drugom dijelu obuke, učesnici će naučiti osnove paralelnog programiranja na višejezgrenim HPC sistemima, koristeći arhitekture i dijeljene i distribuirane memorije putem OpenMP i MPI. Nakon savladavanja osnova, kurs će obuhvatiti kompletan proces dekompozicije serijskog programa, njegovog pretvaranja u paralelnu verziju i identifikovanja potencijalnih izazova vezanih za paralelizaciju i komunikaciju.

U završnom dijelu kursa, učesnici će biti upoznati sa osnovnim konceptima paralelnog programiranja na GPU-u, istražujući kako se grafičke procesorske jedinice mogu koristiti za ubrzanje računarstva.

Trajanje kursa je šest sedmica, sa sedmičnim 90-minutnim sesijama koje se održavaju popodne.

Početak kursa: 30.10.2025, 17.15,
Lokacija: Univerzitet Donja Gorica, S43 (4. sprat),
Više informacija: mnencc@udg.edu.me

Posted on

NCC Montenegro i Crnogorski Telekom razmatraju saradnju u oblasti HPC i AI inovacija

Dana 24. oktobra 2025. godine, NCC Montenegro je održao inicijalni sastanak sa Crnogorskim Telekomom s ciljem razmatranja mogućnosti saradnje u oblasti AI inovacija i korišćenja HPC resursa u domenu ICT mreža i servisa.

Sastanak je predstavljao važan korak ka jačanju veza između napredne računarske infrastrukture i AI inovacija u različitim industrijskim sektorima u Crnoj Gori. Tokom razgovora razmatrani su mogući use-case scenariji u kojima bi HPC i AI tehnologije mogle unaprijediti optimizaciju mreža, prediktivno održavanje i korisničko iskustvo kroz dijagnostičku, prediktivnu i preskriptivnu analitiku podataka i napredno AI modeliranje.

Predstavnici Crnogorskog Telekoma iskazali su interesovanje za mogućnosti da NCC Montenegro pruži podršku u oblastima eksperimentisanja, testiranja i razvoja kompetencija. Dogovoreno je da se tehničke konsultacije i aktivnosti podrške nastave, zasnovane na međunarodnim praksama i uspješnim primjerima iz ICT industrije, uz prilagođavanje lokalnim potrebama, naročito u oblastima efikasnosti mreža i napredne analitike korisnika.

Ova saradnja je u potpunosti usklađena sa misijom NCC Crna Gora da promoviše integraciju i primjenu HPC i AI tehnologija u velikim kompanijama i strateškim industrijama.

Posted on

Saradnja u oblasti HPC rješenja za pametnu energiju i precizne vremenske prognoze

Podgorica, 23.10.2025 – NCC Crna Gora je održao sastanak sa predstavnicima kompanije Tara Resources, zajedno sa predstavnicima Instituta za hidrometeorologiju i seizmologiju Crne Gore (IHMS), radi razmatranja projektne saradnje u oblasti preciznih meteoroloških prognoza i pametnih energetskih rješenja, zasnovanih na WRF simulacijama i korišćenju HPC kapaciteta.

Sastanak je organizovan kao nastavak inicijalnih konsultacija održanih 9. oktobra 2025. godine sa kompanijom Tara Montenegro, na kojima su prvi put razmatrane mogućnosti primjene HPC tehnologija u energetskoj optimizaciji i povezivanju sa preciznim meteorološkim prognozama.

Diskusija je istakla međusektorski potencijal superračunarskih tehnologija za unapređenje tačnosti regionalnih vremenskih prognoza, omogućavanje planiranja zasnovanog na mikroklimatskim podacima i podršku upravljanju obnovljivim izvorima energije. Predstavnici Tara Montenegro i IHMS-a izrazili su snažno interesovanje za nastavak saradnje sa NCC Montenegro kroz zajedničke istraživačko-razvojne aktivnosti koje povezuju naučnu ekspertizu, industrijsku primjenu i dostupnu HPC infrastrukturu.

Dogovoreno je da se nastavi sa tehničkim konsultacijama i razradom projektnih ideja u okviru programa EuroCC4SEE, u cilju daljeg razvoja međusektorskih HPC inovacija u oblastima meteorologije i pametne energije.

Posted on

NCC Montenegro predstavljen na Konferenciji o ekonomiji „Montenegro 2025“

Na XIV Konferenciji o ekonomiji „Montenegro 2025“, koju je organizovala Privredna komora Crne Gore u Budvi, predstavljeni su servisi, aktivnosti i rezultati projekta EUROCC / NCC Montenegro. Ovogodišnja tema konferencije bila je „Ekonomije regiona u izazovima današnjice“, a događaj je okupio više od 400 učesnica i učesnika iz Crne Gore, regiona i Evropske unije — predstavnike privrede, institucija i akademske zajednice.

Tokom panela „Digitalna transformacija – gdje smo, a gdje trebamo biti“, učesnicama i učesnicima je detaljno predstavljen projekat EUROCC / NCC Montenegro, koji aktivno doprinosi digitalnoj transformaciji i razvoju inovacionih kapaciteta Crne Gore kroz mrežu servisa i ekspertizu u oblastima računanja visokih performansi (HPC), vještačke inteligencije (AI) i obrade podataka.

Panel je otvorio važnu diskusiju o tome gdje se Crna Gora trenutno nalazi na putu digitalnog razvoja i koji su ključni koraci ka izgradnji modernog, povezanog i tehnološki naprednog društva. Poseban akcenat stavljen je na ulogu NCC Montenegro u jačanju saradnje između akademske zajednice, privrede i javnog sektora, te u izgradnji održivog digitalnog ekosistema.

Diskusija se nadovezala na video-prikaz aktivnosti projekta EUROCC / NCC Montenegro, koji je istakao konkretne primjere dobre prakse, ostvarene rezultate i dostupne servise za istraživače, institucije i privredu.

Učešće NCC Montenegro na konferenciji potvrdilo je njegovu stratešku ulogu u povezivanju istraživačkih, obrazovnih i industrijskih aktera, kao i u podsticanju digitalne i inovacione konkurentnosti Crne Gore.

Posted on

DeepMark će raditi na naprednim rješenjima za vodene žigove koristeći HPC resurse Leonardo Boostera

DeepMark, startup kompanija koja radi na razvoju nevidljivih i trajnih digitalnih oznaka (vodenih žigova) koji se mogu ugraditi u slike, audio i video sadržaj bez ugrožavanja kvaliteta, uspješno je podnijela prijavu na poziv EuroHPC JU Development, čime je dobila 4500 node sati na Leonardo Booster particiji u periodu od jedne godine. NCC Montenegro je podržao ovu prijavu za projekat.

Porijeklo sintetičkih medija ostaje neriješeno: većina vodenih žigova ne uspijeva nakon rutinske obrade, a posebno pod modernim AI transformacijama. DeepMark unapređuje sistem zasnovan na učenju koji zajednički obučava neuronski ugrađivač i detektor putem diferencijalnog signalnog lanca koji oponaša stvarne pipellines. Ciljevi projekta su: (i) niži niovi grešaka uz jednak perceptivni kvalitet; (ii) zakrpljivo vodeno označavanje tako da budući ugrađivači ostanu detektabilni od strane jednog detektora; i (iii) kalibrirana detekcija na nivou segmenta za forenziku i usklađenost. Pristup A100 čvorovima i paralelnom sistemu je potreban za podešavanje skaliranja više GPU-ova i uklanjanje uskih grla u I/O operacijama.

Proudly powered by WordPress