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	
MII0001	Inteligenţă artificială	

Semestrul	Ore: C+S+L+P	Categoria	Statutul	
6	2+1+1+0	specialitate	obligatorie	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
DIOŞAN Laura Silvia	Dr. 	Lect.	Informatică	*			

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

III. Obiectivele disciplinei
Cursul trateaza aspecte teoretice si practice ale inteligentei artificial (IA) si are ca scop formarea unei priviri de ansamblu asupra disciplinei si a principalelor domenii ale acesteia. _La sfârsitul cursului, studentii vor întelege principiile de baza ale inteligentei artificiale si abordarile algoritmice asociate si vor avea cunostinte despre aplicatii ale inteligentei artificiale.	

IV. Conţinutul disciplinei
1.	Introducere in IA
2.	Rezolvarea problemelor prin cautare
3.	Sisteme inteligente 
a.	Sisteme bazate pe cunoştinţe (SBC)
b.	Sisteme care manipulează elemente de incertitudine
c.	Sisteme care învaţă singure (inteligenţă computaţională – IC)
d.	Sisteme hibride	

V. Bibliografie

1.	S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
1.	Adrian A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
2.	M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, 1998
3.	J. Koza, Genetic Programming, 2004
4.	C. Ferreira, Gene Expression Programming: A New Adaptive Algorithm for Solving Problems, Complex Systems, Vol. 13, issue 2: 87-129, 2001
5.	David J.C. MacKay, Information Theory,Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press 2003   
6.	T. Cormen, C. Leiserson, and R. Rivest. Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990
7.	D. E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley, 1989
8.	W. Siler, J. J. Buckley, Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning, JOHN WILEY & SONS, INC., 2005

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
Cursuri
1.	Introducere in IA – saptamana 1
2.	Rezolvarea problemelor prin cautare
a.	Tipuri de probleme – saptamana 1
b.	Strategii de cautare – saptamana 1
i.	Neinformate – saptamana 1
•	SCnI în structuri liniare (căutare liniară, căutare binară)
•	SCnI în structuri ne-liniare
•	căutare în lăţime (breadth-first)
•	căutare de cost uniform (branch and bound)
•	căutare în adâncime (depth-first)
•	căutare în adâncime limitată (limited depth-first)
•	căutare în adâncime iterativă (iterative deepening depth-first)
•	căutare bidirecţională
ii.	Informate – saptamana 2
•	Best-first search
•	Greedy best-first search
•	A*
•	IDA* 
iii.	Căutare locală – saptamana 2
•	Căutare locală simplă – saptamana 2
•	Căutare tabu  reţine lista soluţiilor recent vizitate 
•	Hill climbing  alege cel mai bun vecin 
•	Simulated annealing  alege probabilistic cel mai bun vecin 
•	Căutare locală în fascicol (beam local search) – saptamana 3
•	Algoritmi evolutivi – saptamana 3, 4
•	Optimizare bazată pe comportamentul de grup (Particle swarm optimisation) – saptamana 5
•	Optimizare bazată pe furnici (Ant colony optmisation) – saptamana 5
iv.	Căutare adversiala – saptamana 6
•	Arbori AND-OR – saptamana 6
•	Minimax – saptamana 7
•	Taieturi alpha-beta – saptamana 7
3.	Sisteme inteligente – saptamana 8
a.	Sisteme bazate pe cunoştinţe (SBC) – saptamana 8
i.	Reprezentarea cunostintelor certe si incerte – saptamana 8
ii.	Inferenta pe baza cunostintelor – saptamana 8
iii.	Sisteme bazate pe reguli – saptamana 8
•	Sisteme care manipulează elemente de certitudine  sisteme expert – saptamana 8
•	Sisteme care manipulează elemente de incertitudine  sisteme fuzzy – saptamana 9
b.	Sisteme care învaţă singure (inteligenţă computaţională – IC) – saptamana 10
i.	Tipuri de probleme de invatare (supervizata si nesupervizata) - – saptamana 10
ii.	Algoritmi de invatare – saptamana 10
•	Cel mai apropiat vecin  – saptamana 10
•	Arbori de decizie – saptamana 10
•	Retele neuronale artificiale – saptamana 11
•	Masini cu suport vectorial – saptamana 11
•	Algoritmi evolutivi – saptamana 12
c.	Sisteme hibride – saptamana 13
i.	Retele semantice – saptamana 14

Seminarii
S 1.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor neinformate si informate
S 2.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor locale
S 3.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor locale
S 4.	Rezolvarea problemelor de cautare adversiala 
S 5.	Proiectarea sistemelor bazate pe reguli (in medii sigure si in medii incerte)
S 6.	Rezolvarea problemelor de invatare cu ajutorul retelelor neuronale artificiale
S 7.	Rezolvarea problemelor de invatare cu ajutorul algoritmilor evolutivi

Laboratoare
L 1.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor neinformate si informate
L 2.	Rezolvarea problemelor de optimizare cu ajutorul algoritmilor evolutivi
L 3.	Rezolvarea problemelor de optimizare cu ajutorul algoritmilor inspirati de natura
L 4.	Rezolvarea problemelor de cautare adversiala cu ajutorul algoritmului minimax
L 5.	Proiectarea sistemelor bazate pe reguli (in medii sigure si in medii incerte)
L 6.	Rezolvarea problemelor de invatare cu ajutorul retelelor neuronale artificial si a algoritmilor evolutivi

VII. Metode didactice folosite
Prelegeri, expuneri, conversaţii, exerciţii, studiu individual.	

VIII. 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 consta in evaluarea lucrarilor de laborator, a activitatii de seminar si cunostintelor assimilate in cadrul orelor de curs. Studenţii vor primi note  pentru:

A.	Activitatea de laborator N1
B.	Activitatea de seminar N2
C.	Examen scris - se vor da 3 lucrari scrise, de cate o ora fiecare, in saptamana 7, saptamana 13 si in sesiune, nota fiecarei lucrari fiind N31,N32,N33

Nota finală se calculează ca o medie ponderată astfel: 

 N = N1 * 30% + N2 * 10% + N31 * 20% + N32 * 20% + N33 * 20%.

Informaţii suplimentare relative la cerinţele pentru participarea la examinare şi modul de evaluare se găsesc la adresa:  http://www.cs.ubbcluj.ro/~lauras.	

IX. Bibliografie suplimentară
1.	T. Back. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, New York, 1996
2.	P. F. Brown, S. Della Pietra, V. J. Della Pietra, and R. L. Mercer. The mathematic of statistical machine translation: Parameter estimation. Computational Linguistics, 19(2):263-311, 1994
3.	J. C. Burges. A tutorial on support vector machines for pattern recognition. In U. Fayyad, editor, Knowledge Discovery and Data Mining, volume 2, pages 121-167. Kluwer Academic, 1998
4.	O. Chapelle. Support Vector Machines: Induction Principle, Adaptive Tuning and Prior Knowledge. PhD thesis, UPMC, 2004
5.	J. H. Holland. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, 1975
6.	J. R. Koza. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press, 1992
7.	V. Vapnik. Statistical Learning Theory. Wiley, 1998 
8.	P. F. Brown, S. Della Pietra, V. J. Della Pietra, and R. L. Mercer. The mathematic of statistical machine translation: Parameter estimation. Computational Linguistics, 19(2):263-311, 1994

	Decan,						Directorul Departamentului de Informatică,
	Prof. dr. TAMBULEA Leon			Prof. Dr.  BOIAN Florian Mircea

	Data,							Titular curs,
	08.12.2011						Lect. Dr.  DIOSAN Laura Silvia