added courses from LSPO

_courses/GNMPODS.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+---
+date: "2024-08-12" 
+version: "0.1.0"
+lastUpdate: "2024-08-12 14:00:00"
+layout: "course"
+id: "GNMPODS"
+permalink: "GNMPODS"
+author:
+- "Martin Šavc"
+- "Uroš Mlakar"
+- "Božidar Potočnik"
+contact: "[email protected]"
+notifyEmail: "[email protected]"
+title: "Globoke nevronske mreže in prepoznavanje objektov v digitalnih slikah"
+image: "https://images.unsplash.com/photo-1517148815978-75f6acaaf32c"
+type: "UM akreditirano manjše izobraževanje s preverjanjem"
+field:
+- "KLASIUS-P-16 (0610)"
+keywords:
+- "globoke nevronske mreže"
+- "zaznavanje objektov"
+- "lokalizacija objektov"
+- "vrednotenje uspešnosti"
+- "digitalne slike"
+- "računalniški vid"
+intended:
+- "zaposleni na področju KLASIUS"
+- "vsi"
+difficulty: "Začetni nivo"
+requisite: "Uvod v Python za neprogramerje"
+description: |
+    Udeleženci bodo spoznali teoretične in praktične osnove delovanja ter uporabe globokih nevronskih mrež. Omejili se bodo na reševanje problemov zaznavanja in lokaliziranja objektov v digitalnih posnetkih. Naučili se bodo pripraviti učne podatke ter oceniti njihovo kvaliteto. S pomočjo učne množice bodo samostojno izvedli preprosto učenje globoke nevronske mreže. Iz nabora obstoječih arhitektur nevronskih mrež bodo zmožni izbrati najprimernejše za reševan problem. Razumeli bodo postopek učenja, ki ga bodo z najosnovnejšimi mehanizmi sposobni nadzorovati in prilagajati. Uspešnost učenja bodo ovrednotili z uveljavljenimi metrikami. Spoznali bodo še osnovne napotke za izboljšanje učenja nevronskih mrež. Naučeno globoko nevronsko mrežo bodo znali uporabiti za detektiranje in lokaliziranje objektov v poljubnih digitalnih posnetkih. Uspešnost delovanja nevronske mreže bodo ovrednotili kvalitativno in kvantitativno.
+state: "1. pilotna izvedba"
+execution: "Mešana"
+ects: "1"
+implementation: |
+    Predavanja: 6 ur
+    Vaje: 6 ur
+    Samostojno delo: 18 ur
+cType: "1"
+executionStartDate: "2024-10-01"
+executionData: |
+    Začetek je načtrovan za Oktober. Bolj natančne informacije bodo objavljene pozneje.
+---

_courses/PyUIRV.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+---
+date: "2024-08-12" 
+version: "0.1.0"
+lastUpdate: "2024-08-12 14:00:00"
+layout: "course"
+id: "PyUIRV"
+permalink: "PyUIRV"
+author:
+- "Matej Kramberger"
+- "Nina Murks"
+contact: "[email protected]"
+notifyEmail: "[email protected]"
+title: "Python in umetna inteligenca z aplikacijami v razpoznavanju vzorcev"
+image: "https://images.unsplash.com/photo-1517148815978-75f6acaaf32c"
+type: "UM akreditirano manjše izobraževanje s preverjanjem"
+field:
+- "KLASIUS-P-16 (0610)"
+keywords:
+- "Python"
+- "umetna inteligenca"
+- "razpoznavanje vzorcev"
+- "signalno procesiranje"
+- "nevromorfne arhitekture"
+intended:
+- "poklicno"
+- "učitelji"
+- "študenti"
+- "vseživljensko učenje"
+- "osipniki"
+- "dijaki"
+difficulty: "Začetni nivo"
+requisite: "Uvod v Python za neprogramerje"
+description: |
+    Udeleženci izobraževanja se bodo skozi programski jezik Python in razpoznavanje vzorcev spoznali z osnovami strojnega učenja in globokih nevronskih mrež. Spoznali bodo osnove nevromorfnih arhitektur, ki prinašajo revolucijo na področje računalništva in umetne inteligence. Seznanili se bodo s postopki programiranja globokih nevronskih mrež in pridobili razumevanje osnovnih konceptov razpoznavanja slik in zvoka z umetno inteligenco. Po pregledu klasičnih metod za signalno procesiranje in uporabnih modelov nevronskih mrež za delo s signali in slikami bodo udeleženci čez primere klasifikacije žanra glasbe, identifikacije govorcev in odstranjevanja šuma iz glasovnih posnetkov spoznali razlike med klasičnimi pristopi in pristopi z uporabo umetne inteligence.
+state: "1. pilotna izvedba"
+execution: "Mešana"
+ects: "1"
+implementation: |
+    Predavanja: 10 ur
+    Vaje: 10 ur
+    Samostojno delo: 10 ur
+cType: "1"
+executionStartDate: "2024-10-01"
+executionData: |
+    Začetek je načtrovan za Oktober. Bolj natančne informacije bodo objavljene pozneje.
+---

_courses/UKP.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+---
+date: "2024-08-12" 
+version: "0.1.0"
+lastUpdate: "2024-08-12 14:00:00"
+layout: "course"
+id: "UKP"
+permalink: "UKP"
+author:
+- "Aleš Holobar"
+- "Matej Kramberger"
+- "Nina Murks"
+contact: "[email protected]"
+notifyEmail: "[email protected]"
+title: "Uvod v kvantno programiranje"
+image: "https://images.unsplash.com/photo-1517148815978-75f6acaaf32c"
+type: "UM akreditirano manjše izobraževanje s preverjanjem"
+field:
+- "KLASIUS-P-16 (0610)"
+keywords:
+- "kvantni biti"
+- "kvantni registri"
+- "kvantni algoritmi"
+- "superpozicija"
+- "kvantno prepletanje"
+intended:
+- "razvijalci programske opreme"
+- "na področju RIN"
+- "odločevalci"
+- "študenti"
+- "vseživljensko učenje"
+- "osipniki"
+difficulty: "Začetni nivo"
+requisite: ""
+description: |
+    Udeleženci bodo v poljudni obliki spoznali osnovne principe kvantnega sveta, kot so superpozicija, kvantno prepletanje in tuneljenje. Spoznali bodo, kako ti osnovni principi nadgrajujejo klasične bite in registre v kvantne bite in kvantne registre. Seznanili se bodo z osnovami delovanja kvantnih vrat in kvantnih vezij. Spoznali, preučili in ovrednotili bodo najbolj znane kvantne algoritme in primerjali njihove računske kompleksnosti s kompleksnostmi klasičnih algoritmov. Spoznali bodo delo v kvantnih simulatorjih in programskih orodij za kvantno programiranje. Osvojeno znanje bodo preizkusili na praktičnih primerih uporabe kvantnih algoritmov, predvsem na področju kriptografije in kibernetske varnosti.
+state: "1. pilotna izvedba"
+execution: "Mešana"
+ects: "1"
+implementation: |
+    Predavanja: 10 ur
+    Vaje: 10 ur
+    Samostojno delo: 10 ur
+cType: "1"
+executionStartDate: "2024-12-01"
+executionData: |
+    Začetek je načtrovan za December. Bolj natančne informacije bodo objavljene pozneje.
+---

_courses/UPyN.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-date: "2024-01-01" 
-version: "0.1.1"
-lastUpdate: "2024-03-09 20:00:00"
+date: "2024-03-09" 
+version: "0.1.2"
+lastUpdate: "2024-08-12 14:00:00"
 layout: "course"
 id: "UPyN"
 permalink: "UPyN"
@@ -12,7 +12,7 @@ contact: "[email protected]"
 notifyEmail: "[email protected]"
 title: "Uvod v Python za neprogramerje"
 image: "https://images.unsplash.com/photo-1517148815978-75f6acaaf32c"
-type: "Krajše izobraževanje"
+type: "UM akreditirano manjše izobraževanje s preverjanjem"
 field:
 - "KLASIUS-P-16 (0610)"
 keywords:
@@ -22,18 +22,27 @@ keywords:
 - "pogojni stavki"
 - "zanke"
 - "funkcije"
+- "uvod v nevronske mreže"
 intended:
-- "vsi"
+- "poklicno"
+- "učitelji"
+- "študenti"
+- "vseživljensko učenje"
+- "osipniki"
+- "dijaki"
 difficulty: "Začetni nivo"
 requisite: ""
 description: |
-    Udeleženci bodo spoznali osnovne veščine programiranja v programskem jeziku Python. Spoznali bodo najosnovnejše koncepte programiranja kot so: spremenljivke, podatkovni tipi, pogojni stavki, zanke in funkcije. Izobraževanje bo sestavljeno iz teoretičnih in praktičnih pristopov, ter na takšen način opremil udeležence z zadostnim znanjem za samostojno nagrajevanje znanja iz programiranja.
-state: "Predlog"
-execution: "Sinhrona"
+    Udeleženci bodo spoznali osnovne veščine programiranja v programskem jeziku Python. Spoznali bodo najosnovnejše koncepte programiranja kot so: spremenljivke, podatkovni tipi, pogojni stavki, zanke in funkcije. Sledil bo uvod v delovanje nevronskih mrež z nekaj preprostimi primeri razpoznavanja vzorcev. Izobraževanje bo sestavljeno iz teoretičnih in praktičnih pristopov, ter na takšen način opremil udeležence z zadostnim znanjem za samostojno nagrajevanje znanja iz programiranja.
+state: "1. pilotna izvedba"
+execution: "Mešana"
 ects: "1"
 implementation: |
     Predavanja: 10 ur
     Vaje: 10 ur
     Samostojno delo: 10 ur
-cType: "0"
+cType: "1"
+executionStartDate: "2024-10-01"
+executionData: |
+    Začetek je načtrovan za Oktober. Bolj natančne informacije bodo objavljene pozneje.
 ---