Univerzitet Donja Gorica u saradnji sa EU House i Young European Ambassadors organizuje radionicu i panel diskusiju na temu “Vještačka inteligencija i medijska pismenost”. Događaj će voditi Igor Culafić, asistent na UDG-u, master student smjera “Vještačka inteligencija” i Mladi Evropski Ambasador.
Radionica: Vještačka inteligencija i medijska pismenost
Radionica će demonstrirati praktične primjere korišćenja AI alata za kreativne i produktivne svrhe, prisustvo dezinformacija na internetu, kako AI utiče na dezinformacije i kako da ih prepoznamo. Prezentacija će se održati 27. Marta u 9:45h, u amfiteatru A4 na Univerzitetu Donja Gorica.
Pozivamo studente i sve zainteresovane da prisustvuju ovom događaju i iskoriste priliku da razviju praktične vještine kritičkog pristupa AI i HPC alatima i postanu aktivni učesnici u stvaranju etičkog okvira za upotrebu novih tehnologija!
Na 24. međunarodnom simpozijumu INFOTEH-JAHORINA (19-21. mart 2025.) biće predstavljen rad „Transformisanje matričnog rešavanja problema pomoću inteligentnih tutorskih sistema“. Istražuje korištenje OCR i NLP tehnologija za automatiziranu obradu matrice putem inteligentnog četbota za podučavanje.
Ovaj napor je podržan od strane NCC Crne Gore i rezultirao je sistemom koji koristi EasyOCR i Qwen2-Math-7B-Instruct model za matrične operacije sa 95% tačnosti. Implementiran na našem HPC klasteru, omogućava brzu i preciznu obradu korisničkih upita, poboljšavajući učenje pomoću alata koje pokreće AI. Rad će predstaviti gospođa Enisa Trubljanin i gospodin Elvis Taruh, studenti Master AI programa na UDG.
Kliknite na sliku za raspored sesija za prihvaćene radove.
U 2024. godini, projekat EuroCC2/EuroCC4SEE dostigao je novu prekretnicu, sa 34 Nacionalna centra kompetencija (NCC) koji su uspješno prikazali značajne projektne rezultate. Ovogodišnji pregled istakao je važnost zajedničkih napora u unapređenju i implementaciji HPC, HPDA i AI tehnologija, uz kontinuirano jačanje kompetencija, kapaciteta i kolaboracije širom Evrope.
NCC Montenegro na godišnjem sastankuUčestvovali su NCC centri iz 34 zemlje
U NCC prezentacijama, posebna pažnja je posvećena interakciji s korisnicima, naročito sa industrijom i malim i srednjim preduzećima (SME). Kroz studije slučaja i primjere uspješne primjene HPC-a i AI-ja, NCC doprinose premoštavanju jaza između najsavremenijih tehnologija i njihove konktretne primjene, podstičući inovacije u industriji, akademskim istraživanjima i javnom sektoru. Zainteresovani korisnici su bili u prilici da koriste trening programe, tehničku podršku i subvencionisani pristup EuroHPC superračunarskim resursima.
Odlična prilika za razmjenu iskustava i naučenih lekcija
Saradnja ostaje ključna za uspjeh EuroCC2/EuroCC4SEE projekta. Nacionalni centri komepetencija (NCCs) su dodatno su unaprijedili konekcije s drugim NCC-ima, Centrima izvrsnosti (CoE) i Evropskim digitalnim centrima inovacija (EDIH), kroz mentorske aktivnosti, razmjenu iskustava, trening programe i radionice. Zajedničke inicijative, podržane od strane EuroCC2 PMT i CASTIEL 2, omogućile su efikasnu razmjenu znanja, najboljih praksi i informativnih materijala, čime su ubrzale razvoj HPC/HPDA/AI ekosistema u Evropi. Trening programi su “opremili” studente, istraživače i profesionalce sa ključnim vještinama potrebnim za efikasnu primjenu naprednih tehnologija. Predstavljene uspješne priče dodatno su potvrdile značaj i uticaj projekta – unapređujući istraživačku izvrsnost, industrijske procese i efikasnost javnog sektora kroz pametna rješenja.
Svi NCC su predstavili šta je radilo što nije u prethodnom periodu
NCC Montenegro je predstavio crnogorske kompanije, uključujući UHURA, PAID MNE, IHMS, koje uspješno koriste evropske superkompjutere za inovativne aplikacija, kompleksne simulacije i napredne AI modele. Pored toga, predstavnica NCC Crne Gore prenijela je vrijedna iskustva o izvođenju HPC/AI studijskih programa i stručnih obuka, usklađenih sa Strategijom pametne specijalizacije Crne Gore, kao i istakla primjere uspješne saradnje sa preko 10 NCC-a i CoE u jačanju kapaciteta, industrijskoj interakciji i podizanju svijesti o značaju HPC-u.
Izvještaj EUROCC4SEE i NCC Montenegro
Pregled rezultata za 2024 godinu, naglasio je ključnu ulogu EuroCC2/EuroCC4SEE projekta u domenu progresivnih HPC tehnologija, podstičući korisničke angažmane, tehnološke inovacije i međunarodnu saradnju. Posmatrano kroz budući razvoj, Nacionalni centri kompetencija ostaju posvećeni promociji i primjeni HPC i AI tehnologija, kako bi bile dostupne i korisne svima.
Dobra prilika za umrežavanje sa predstavnicima EUROCC2/EUROCC4SEE
NVIDIA, EuroCC Austrija, EuroCC Češka, EuroCC Njemačka, EuroCC Crna Gora, EuroCC Poljska, EuroCC Švedska i EuroCC Slovenija vas pozivaju na N-Ways to GPU Programming Bootcamp, koji će se održati online od 8-9. aprila 2025. Rok za prijavu je 20. marta 2025.
N-Ways to GPU Programming Bootcamp nudi sveobuhvatan uvod u GPU programiranje. Učesnici će naučiti o različitim metodama za prilagođavanje naučnih aplikacija GPU-ima koristeći NVIDIA CUDA, OpenACC, OpenMP offloading i standardne programske jezike.
Tokom bootcamp-a, polaznici će raditi zajedno sa asistentima u nastavi kako bi istražili više modela GPU programiranja. Također će naučiti kako analizirati aplikacije koje podržavaju GPU koristeći NVIDIA Nsight Systems. Program uključuje praktične aktivnosti koje omogućavaju učesnicima da svoje novostečene vještine primjene na probleme iz stvarnog svijeta.
Detalji kursa
Nivo sadržaja Nivo sadržaja: Osnovni = (100%) + Srednji = (0%) + Napredni = (0%)
Početni nivo: Osnovni – nije potrebno prethodno znanje programiranja GPU-a
Preduvjeti : Osnovno iskustvo sa C/C++ ili Fortranom
Ciljna publika : Kurs za akademsku zajednicu, industriju i javnu upravu.
Format kursa: Ovaj kurs će se održati kao UŽIVO ONLINE KURS (koristeći Zoom), Sva komunikacija će se odvijati putem Zoom-a, Slack-a i e-pošte.
NVIDIA, EuroCC Austrija, EuroCC Češka, EuroCC Njemačka, EuroCC Crna Gora, EuroCC Poljska, EuroCC Švedska i EuroCC Slovenija vas pozivaju na N-Ways to GPU Programming Bootcamp, koji će se održati online od 8-9. aprila 2025. Rok za prijavu je 20. marta 2025.
N-načina za GPU programiranje Bootcamp nudi sveobuhvatan uvod u GPU programiranje. Učesnici će naučiti o različitim metodama za prilagođavanje naučnih aplikacija GPU-ima koristeći NVIDIA CUDA, OpenACC, OpenMP offloading i standardne programske jezike.
Tokom trajanja bootcampa, učesnici će raditi zajedno sa asistentima u nastavi kako bi istražili više modela programiranja za GPU. Takođe će naučiti kako da analiziraju aplikacije koje koriste GPU pomoću NVIDIA Nsight Systems alata. Program uključuje praktične aktivnosti koje omogućavaju učesnicima da primene nova znanja na probleme iz stvarnog sveta.
Detalji kursa
Nivo sadržaja: Osnovni = (100%) + Srednji = (0%) + Napredni = (0%)
Ulazni nivo: Osnovni – nije potrebno prethodno znanje o GPU programiranju
Preduslovi: Osnovno iskustvo sa C/C++ ili Fortran-om
Ciljna grupa: Kurs je namenjen akademskoj zajednici, industriji i javnoj administraciji.
Format kursa:Kurs će biti realizovan kao ONLINE uživo (putem Zoom-a). Sva komunikacija će se odvijati preko Zoom-a, Slack-a i mejla..
Dvodnevna praktična radionica: Hibridno iskustvo učenja koju zajednički organizuje BioExcel i uz podršku Sofijskog univerziteta „Sv. Kliment Ohridski“, Fakultet za hemiju i farmaciju i Fizički fakultet, DISCOVERER Superkompjuter i Nacionalni centri kompetentnosti u Bugarskoj, Severnoj Makedoniji, Rumuniji, Srbiji i Crnoj Gori, ova hidridna radionica će ponuditi učesnicima priliku da se angažuju na licu mesta i onlajn. Radionica će se fokusirati na korištenje BioExcel core kodova kao što su GROMACS, HADDOCK i PMX sa jakim naglaskom na praktičnim sesijama i smjernicama vodećih stručnjaka u ovoj oblasti.
Kada i gdje: 21.–22. maja 2025. | Sofijski univerzitet, Bugarska i online
Istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su model dubokog učenja za automatsko otkrivanje tuberkuloze rendgenskim snimkom grudnog koša na IEEE IT2025 konferenciji. Koristeći konvolucionu neuronsku mrežu (CNN), model klasifikuje slike kao normalne ili pozitivne na tuberkulozu sa impresivnih 97,55% preciznosti. Ovo otkriće ima potencijal da ubrza dijagnozu, smanji opterećenje radiologa i poboljša stope ranog otkrivanja, posebno u zdravstvenim ustanovama sa niskim resursima. Korišćenjem veštačke inteligencije za brzu i pouzdanu analizu medicinske slike, ovo istraživanje naglašava rastuću ulogu kompjuterskog vida u modernoj zdravstvenoj zaštiti i njegovu sposobnost da poboljša efikasnost i tačnost u otkrivanju bolesti.
ABSTRACT – This article presents a deep learning model that enables fast and accurate diagnosis of tuberculosis based on chest X-rays. The developed model uses convolutional neural network that enable the automatic classification of chest x-rays into one of two classes: Normal or Tuberculosis with a high degree of accuracy. The model achieved an accuracy of 97.55% on the test data set, indicating its potential to open new perspectives for medical professionals in establishing a tuberculosis diagnosis. This model can significantly speed up the diagnostic process, reducing the workload of medical workers and increasing their productivity in the fight against tuberculosis, one of the most common lung diseases.
