Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licenţă
Domeniul: Informatică
Programul de studii: Informatică - linia de studiu română
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MII0021	Metode inteligente de rezolvare a problemelor reale	

Semestrul	Ore: C+S+L+P	Categoria	Statutul	
4	2+0+1+0	specialitate	opţională	

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

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

III. Obiectivele disciplinei
Dupa însusirea materialului prezentat la aceasta disciplina studentii ar trebui:
sa poata categoriza o problema reala în una dintre categoriile studiate
sa poata alege o metoda de rezolvare inteligenta a unei probleme date 
sa poata aprecia si compara performanta rezolvarii unei probleme cu una sau mai multe tehnici inteligente	

IV. Conţinutul disciplinei
Instruire automata (Machine Learning - ML) 
Principalele tipuri de algoritmi folositi în ML 
Tehnici si algoritmi de cautare a drumului optim 
Fundamentele si principiile manipularii robotilor 
Analiza textelor 
Procesarea imaginilor 
Procesarea muzicii si a sistemelor muzicale
Procesarea informatiei multimedia continue (reprezentare digitala).	

V. Bibliografie
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.	T. Cormen, C. Leiserson, and R. Rivest. Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990
6.	D. E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley, 1989	

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni
Cursuri:
Instruire automata (Machine Learning - ML) – curs 1, 2
-	introducere in domeniul ML
-	tipuri de probleme
-	metodologia rezolvării unei probleme cu ajutorul unui algoritm de ML
-	aprecierea performanţelor unui algoritm de ML
Principalele tipuri de algoritmi folosiţi în ML – curs 3, 4
-	învăţare supervizată
-	învăţare ne-supervizată
-	învăţare semi-supervizată
-	trasducţie
-	învăţare multi-obiectiv
Tehnici şi algoritmi de căutare a drumului optim – curs 5, 6
-	algoritmi clasici
-	algoritmi heuristici
-	algoritmi inspiraţi de natură
-	alte tipuri de algoritmi
Fundamentele şi principiile manipulării roboţilor – curs 7, 8
-	modele computaţionale pentru mişcare
-	mecanica manipulării roboţilor şi a braţelor robotice (kinematics)
-	analiza vizuală a mişcării
Analiza textelor – curs 9, 10
-	reprezentarea textelor
-	regăsirea informaţiei utile în texte cu ajutorul algoritmilor (statistici sau de învăţare)
-	procesarea limbajului natural (NLP) si regăsirea informaţiei (IR)
Procesarea imaginilor – curs 11, 12
-	recunoaşterea culorilor 
-	recunoaşterea imaginilor
-	analiza imaginilor
Procesarea muzicii şi a sistemelor muzicale – curs 13 
Procesarea informatiei multimedia continue (reprezentare digitala) – curs 14

Laborator:
Laborator 1 (saptamana 1 şi 2)
- strategii şi metode inteligente de rezolvare a jocurilor
Laborator 2 (saptamana 3 şi 4)
- rezolvarea unei probleme de clasificare cu ajutorul unei metode inteligente
Laborator 3 (saptamana 5 şi 6)
- rezolvarea unei probleme de clustering cu ajutorul unei metode inteligente
Laborator 4 (saptamana 7 şi 8)
- rezolvarea unei probleme de mişcare a unui robot pe o suprafaţă cu ajutorul unei metode inteligente
Laborator 5 (saptamana 9 şi 10)
- rezolvarea unei probleme de procesare a textelor cu ajutorul unei metode inteligente
Laborator 6 (saptamana 11 şi 12)
- rezolvarea unei probleme de procesare a imaginilor cu ajutorul unei metode inteligente
Laborator 7 (saptamana 13 şi 14)
- evaluarea statistică a performanţelor unei metode inteligente în rezolvarea unei probleme cu exemplificare concretă pentru proiectul dezvoltat în timpul întregului semestru

Proiect:
Alegerea unei probleme reale si rezolvarea ei cu ajutorul unei metode inteligente.
Etapa 1 (saptamana 1 şi 2)
-	expunerea (de către cadrul didactic) tipurilor de probleme care ar putea fi rezolvate cu ajutorul unei metode inteligente
-	expunerea (de către cadrul didactic) instrumentelor de rezolvare existente deja
Etapa 2 (saptamana 3 şi 4)
-	alegerea (de către student) problemei şi a instrumentului de rezolvare
-	discuţii asupra acestei alegeri
Etapa 3 (saptamana 5 şi 6)
-	metodologia rezolvării unei probleme concrete (paşi care trebuie urmaţi)
Etapa 4 (saptamana 7 şi 8)
-	alegerea datelor de testare
Etapa 5 (saptamana 9 şi 10)
-	rezolvarea problemei cu ajutorul instrumentului ales
Etapa 6 (saptamana 11 şi 12)
-	rezolvarea problemei cu ajutorul instrumentului ales
Etapa 7 (saptamana 13 şi 14)
-	prezentarea proiectului	

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

VIII. Evaluare
Studentii vor primi câte o nota pentru:
A. Activitatea de laborator N1
B. Activitatea de proiect N2
C. Examen scris N3
Nota finala se calculeaza ca o medie ponderata astfel: N1 * 40% + N2 * 40% * N3 * 20%.
Informatii suplimentare relative la cerintele pentru participarea la examinare si modul de evaluare se gasesc la adresa:  http://www.cs.ubbcluj.ro/~lauras.	

IX. Bibliografie suplimentară
1.	J. H. Holland. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, 1975
2.	J. R. Koza. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press, 1992
3.	V. Vapnik. Statistical Learning Theory. Wiley, 1998 
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