Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Calculatoare şi tehnologia informaţiei
Programul de studii: Ingineria informatiei - in limba romana
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MII0010	Tehnici de realizare a sistemelor inteligente	

Semestrul	Ore: C+S+L	Categoria	Statutul	
8	2+0+2		opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
CZIBULA Gabriela	Dr. 	Conf.	Limbaje şi Metode de Programare	*			

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
1. Să introducă domeniul Agenţilor Inteligenţi, ca fiind o importantă arie de cercetare şi dezvoltare în domeniul Inteligenţei Artificiale.
2. Să prezinte principalele aspecte legate de proiectarea şi implementarea Agentilor Inteligenţi precum şi cum se leagă aceştia de alte paradigme de programare (în particular programarea orientată pe obiecte).
3. Să prezinte principalele activităţi inteligente: căutare, jocuri, planificare, învăţare.	

IV. Conţinutul disciplinei
1. Sisteme Inteligente
2. Tehnici de căutare
3. Tehnici de Joc în Inteligenţa Artificială
4. Tehnici de Planificare în Inteligenţa Artificială
5. Învăţarea în sistemele cu Inteligenţă Artificială
6. Modele matematice pentru Agenţi Inteligenţi de Învaţare 
7. Reprezentarea cunoştinţelor	

V. Bibliografie
1.	CZIBULA, G.: Sisteme inteligente. Instruire automata, Ed. RisoPrint, Cluj-Napoca, 2008. 
2.	SERBAN, G., POP, HORIA F.:Tehnici de Inteligenta Artificiala. Abordari bazate pe Agenti Inteligenti, Ed. Mediamira, Cluj-Napoca, 2004. 
3.	POP, HORIA  F. - SERBAN, GABRIELA: Inteligenta Artificiala. Cluj-Napoca: Centrul de Formare Continua si Invatamant la Distanta, 2004. 
4.	Russell, J.S, Norvig, P., Artificial Intelligence- A Modern Approach, Prentice- Hall, Inc.,New Jersey, 1995	
	
VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
1. Sisteme Inteligente [1, ch. 2-3] (1 curs – S1 + 1 laborator – S1)
1.1. Inteligenta Artificiala: problematica, directii de cercetare
1.2. Agenti Inteligenti
1.2.1. Conceptul de Agent Inteligent
1.2.2. Structura Agentilor Inteligenti
1.2.3. Tipuri de Agenti Inteligenti
1.2.4. Arhitecturi abstracte pentru Agenti Inteligenti
1.2.5. Arhitecturi concrete pentru Agenti Inteligenti
1.2.6. Limbaje de programare pentru agenti
1.2.7. Agenti Inteligenti si Obiecte

2. Tehnici de cautare
2.1 Tehnici de cautare neinformata [3, ch. 3] (1 curs – S2 + 1 laborator – S2)
2.2 Problematica satisfacerii constrangerilor (Constraint Satisfaction) [1, ch. 2-3] (2 cursuri – S3, S4 + 2 laboratoare – S3, S4)
2.3 Problematica cautarii unui drum (Path Finding) [1, ch. 2-3] (2 cursuri – S5, S6 + 2 laboratoare – S5, S6)
2.3.1 Tehnici de cautare informata (euristica)

3. Tehnici de Joc in Inteligenta Artificiala [1, ch. 3 - 3, ch. 6] (1 curs – S7 + 1 laborator – S7)
3.1. Notiuni introductive de Teoria Jocurilor
3.2. Procedura de cautare MiniMax
3.3. Adaugarea taieturilor alfa-beta
3.4. Rafinari suplimentare: asteptarea unei perioade de liniste, cautare secundara, utilizarea unei arhive de mutari, alternative la MiniMax
3.5. Adancirea Iterativa

4. Tehnici de Planificare in Inteligenta Artificiala [1, ch. 6] (1 curs – S8 + 1 laborator – S8)
4.1. Notiuni introductive in Teoria Planificarii
4.2. Domeniu exemplu: lumea blocurilor
4.3. Componentele unui sistem de planificare
4.4. Planificare folosind stive de obiective
4.5. Planificare neliniara folosind declararea limitarilor
4.6. Planificare ierahica
4.7. Sisteme reactive
4.8. Alte tehnici de planificare

5. Invatarea in sistemele cu Inteligenta Artificiala [1, ch. 7] (2 cursuri – S9, S10 + 2 laboratoare – S9, S10)
5.1. Modelul general al unui agent care invata
5.2. Invatarea unui domeniu
5.3. Strategii de invatare
5.4. Tipuri de invatare: inductiva, prin retele neuronale, prin arbori de decizie, supervizata, nesupervizata

6. Modele matematice pentru Agenti Inteligenti de Invatare [2, ch. 7] (1 curs – S11 + 1 laborator – S11)
6.1. Procese de Decizie Markov 
6.2. Procese de Decizie Markov Partial Observabile
6.3. Modele Markov Ascunse

7. Reprezentarea cunostintelor [3, ch. 4-5] (1 curs – S12 + 1 laborator – S12)
7.1. Moduri de reprezentare
7.2. Proprietati ale reprezentarii cunostintelor
7.3. Problema cadrelor	

VII. Metode didactice folosite
Prelegeri, expuneri, conversatii, proiecte, exercitii, studiu individual.	

VIII. Evaluare
Nota finala se va calcula tinand cont de urmatoarele componente: activitatea de laborator (NA - 20%), nota pe un proiect realizat pe parcursul semestrului (NP -  40%), nota la examenul scris (NE - 40%). Participarea la examenul scris este conditionata de nota NP, care trebuie sa fie≥5.
Pentru promovare, nota finala trebuie sa fie ≥5. Mai multe detalii legate de evaluarea activitatii se gasesc la http://www.cs.ubbcluj.ro/~gabis/Req_TRSI.htm.	

IX. Bibliografie suplimentară
1.	WINSTON, P. H.: Artificial Intelligence. Addison Wesley, Reading, MA, 1984, 2nd ed.
2.	SUTTON, RICHARD S. - BARTO, ANDREW G.:  Reinforcement learning. London : The MIT Press Cambridge, Massachusetts, 1998.
3.	FISHER, MICHAEL: Concurrent MetateM, A language for modeling reactive systems. Proceedings of Parallel Architectures and languages Europe (PARLE), Springer Verlag, 1993. 
4.	HARMON, M. -  HARMON, S.: Reinforcement Learning - A Tutorial. Wright State University, 2000.	

	Data,							Titular curs,
	11.03.2009						Conf. Dr. CZIBULA Gabriela