Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
FIŞA DISCIPLINEI

Codul	Disciplina	
MI078	Calcul evolutiv în inteligenţa artificială	

Specializarea	Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
Informatică - linia de studiu română
Informatică - în limba engleză	7	2+0+2		optionala	
Matematică-Informatică - linia de studiu română	7	2+0+2		optionala	

Titularii de disciplină	Prof. Dr. DUMITRESCU Dan Dumitru, ddumitr@cs.ubbcluj.ro	
Obiective	Prezentarea principalelor modele , tehnici si algoritmi privind Calculul evolutiv
Aplicarea acestor modele si tehnici pentru rezolvarea unor probleme tipice de Inteligenta artificiala	
Conţinutul	In acest curs se urmareste prezentarea principalelelor aplicatii ale metodelor de cautare si optimizare evolutiva in Inteligenta Artificiala.
Principalele directii sunt:
- algoritmi evolutivi ;
- algoritmi genetici;
- reprezentarea binara
- modele de populatii
- operatori de cautare
- selectie
- cautare evolutiva in rezolvarea problemelor de IA;
- masini instruibile;
- arbori de decizie
- arbori de decizie generalizati
- evoluarea arborilor de decizie
- recunoasterea formelor 
- clustering cu algoritmi evolutivi;
- modele si tehnici de invatare evolutiva in IA;
- retele neuronale evolutive.
- proiectarea evolutiva a RN	
Bibliografie	DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Evolutionary Computation, CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Fuzzy Sets and treir Application in Training and Clustering , CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
DUMITRESCU, D.,Principiile  Inteligentei artificiale,  Editura Albastra, Cluj,2000.
DUMITRESCU, D.,Principiile  teoriei clasificarii,  Editura Academiei, Bucuresti,2000.
DUMITRESCU, D.,Algoritmi genetici si strategii evolutive. Aplicatii in Inteligenta      Artificiala,  Editura Albastra, Cluj,2000.
DUMITRESCU, D., Inteligenta artificiala,  Univ. "Babes-Bolyai", 1995.
DUMITRESCU, D., Modele conexioniste in Inteligenta Artificiala, Univ. "Babes-Bolyai", 1995.
DUMITRESCU, D., Retele Neuronale, Teora, 1997
GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization , and Machine Learning, Addison , Reading, 1989.
MICHALEVICZ, Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, Berlin, 1992.
	
Evaluare	Fiecare student trebuie sa demonstreze ca a atins un nivel acceptabil de cunoastere si intelegere a domeniului, ca este capabil sa exprime cunostintele intr-o forma coerenta, ca are capacitatea de a stabili anumite conexiuni si de a utiliza cunostintele in rezolvarea unor probleme.
Verificarea cunostintelor se face prin evaluarea unui proiect individual, activitatii in timpul semestrului si prezentarilor facute. Fiecare student va primi cate o nota pentru fiecare activitate. Nota finala va fi media notelor.