fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de informatica	
1.4 Domeniul de studii	Matematica	
1.5 Ciclul de studii	Licenta 	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Matematica informatica – limba de studiu romana	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Inteligenta artificiala	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Diosan Laura 	
2.3 Titularul activităţilor de seminar	Diosan Laura	
2.4 Anul de studiu	3	2.5 Semestrul	6	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	Obligatoriu	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	4	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/ laborator	1 sem + 1 lab	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	48	Din care: 3.5 curs	24	3.6 seminar/ laborator	24	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	30	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	15	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	35	
Tutoriat	10	
Examinări 	12	
Alte activităţi: ..................	-	
3.7 Total ore studiu individual	102	
3.8 Total ore pe semestru	150	
3.9 Numărul de credite	6	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•	Algoritmica, structuri de date, statistica	
4.2 de competenţe	•	Abilitati medii de programare intr-un limbaj de nivel inalt (orientat obiect)	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•		
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Pentru activitatea de laborator este nevoie de calculatoare cu o viteza de procesare cat mai mare.	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	
•	Cunoasterea, intelegerea si utilizarea conceptelor de baza din Informatica
•	Abilitatea de a lucra independent si/sau in echipa pentru rezolvarea unor prebleme complexe
•	Capacitatea de a dezvolta programe in limbaje de programare de nivel inalt	
Competenţe transversale	
•	Cunoasterea si intelegerea tehnicilor inteligente de rezolvare a problemelor
•	Modelarea problemelor din viata reala astfel incat ele sa poata fi rezolvate cu ajutorul tehnicilor inteligente
•	Aplicarea tehnicilor inteligente in rezolvarea problemelor 
•	Imbunatatirea abilitatilor de programare: cresterea eficientei aplicatiilor dezvoltate	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Inteligenţa artificială (IA) are drept obiectiv îmbunătăţirea automată a metodelor de rezolvare a problemelor	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Cursul trateaza aspecte teoretice si practice ale inteligentei artificiale (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.	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observa ţii	
1.	Introducere in IA
2.	Rezolvarea problemelor prin cautare
a.	Tipuri de probleme
b.	Strategii de cautare
i.	Neinformate
•	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	Expunerea
Conversaţia
Problematizarea
		
ii.	Informate 
•	Best-first search
•	Greedy best-first search
•	A*
•	IDA*  
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea		
iii.	Căutare locală 
•	Căutare locală simplă 
a)	Căutare tabu  reţine lista soluţiilor recent vizitate 
b)	Hill climbing  alege cel mai bun vecin 
c)	Simulated annealing  alege probabilistic cel mai bun vecin	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea
		
•	Căutare locală în fascicol (beam local search)
a)	Algoritmi evolutivi	Expunerea
Algoritmizarea
Problematizarea		
b)	Optimizare bazată pe comportamentul de grup (Particle swarm optimisation)
c)	Optimizare bazată pe furnici (Ant colony optmisation) 	Expunerea
Algoritmizarea
Problematizarea		
iv.	Căutare adversiala
•	Arbori AND-OR 	Expunerea
Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea		
•	Minimax 
•	Taieturi alpha-beta 	Expunerea
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
2.	Sisteme inteligente
a.	Sisteme bazate pe cunoştinţe (SBC)
i.	Reprezentarea cunostintelor certe si incerte
ii.	Inferenta pe baza cunostintelor
iii.	Sisteme bazate pe reguli 
•	Sisteme care manipulează elemente de certitudine  sisteme expert 	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea
		
•	Sisteme care manipulează elemente de incertitudine  sisteme fuzzy	Expunerea
Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea		
b.	Sisteme care învaţă singure (inteligenţă computaţională)
i.	Tipuri de probleme de invatare (supervizata si nesupervizata) 
ii.	Algoritmi de invatare
•	Cel mai apropiat vecin
•	Arbori de decizie	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
•	Retele neuronale artificiale
•	Masini cu suport vectorial 	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
•	Algoritmi evolutivi	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		

Bibliografie
1.	S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
2.	C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
3.	M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, 1998
4.	A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
5.	T. M. Mitchell, Machine Learning,McGraw-Hill Science, 1997
6.	James Kennedy, Russel Eberhart, Particle Swarm Optimisation, Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. IV. pp. 1942–1948, 1995
7.	Marco Dorigo, Christian Blum, Ant colony optimization theory: A survey, Theoretical Computer Science 344 (2005) 243 – 27 
8.	H.F. Pop, G. Şerban, Inteligenţă artificială, Cluj Napoca, 2004
9.	D. J. C. MacKey, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003
10.	C.  Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006
	
8.2 Seminar / laborator	Metode de predare	Observaţii	
S 1.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor neinformate si informate
L 1.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor neinformate si informate
	Conversaţia
Algoritmizarea
Descoperirea
Studiul individual
Exerciţiul	Fiecare seminar dureaza 2 ore si se desfasoa ra o data la 2 sapta mani	
S 2.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor locale
L 2.	Rezolvarea problemelor de optimizare cu ajutorul algoritmilor evolutivi	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Cooperarea
Studiul individual
Exerciţiul		
S 3.	Rezolvarea problemelor de cautare cu ajutorul metodelor locale
L 3.	Rezolvarea problemelor de optimizare cu ajutorul algoritmilor inspirati de natura	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Descoperirea
Simularea
Studiul individual
Exerciţiul	Fiecare laborator  dureaza 2 ore si se desfasoa ra o data la 2 sapta mani	
S 4.	Rezolvarea problemelor de cautare adversiala 
L 4.	Rezolvarea problemelor de cautare adversiala cu ajutorul algoritmului minimax	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Brainstorming-ul
Studiul individual
Exerciţiul		
S 5.	Proiectarea sistemelor bazate pe reguli (in medii sigure si in medii incerte)
L 5.	Proiectarea sistemelor bazate pe reguli (in medii sigure si in medii incerte)	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Descoperirea
Studiul de caz
Studiul individual
Exerciţiul		
S 6.	Rezolvarea problemelor de invatare cu ajutorul retelelor neuronale artificiale	Conversaţia
Algoritmizarea
Studiul de caz
Simularea
Studiul individual
Exerciţiul		
Bibliografie	
1.	S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
2.	C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
3.	A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001	

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•	 Cursul respecta recomandarile curicullare IEEE si ACM pentru studiile in informatica
•	Cursul exista in programa de studiu a majoritatii facultatilor de profil din Romania
•	Cursul exista in programa de studiu a numeroase facultatilor de profil din intreaga lume
•	Companiile de software considera continutul cursului ca fiind util in dezvoltarea abilitatilor de modelare si programare ale studentilor	

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	•	Cunoasterea conceptelor de baza ale domeniului
•	Aplicarea princiilor inteligente din continutul cursului pentru rezolvarea problemelor complexe si dificile	Examen scris	60%	
10.5 Seminar/laborator	•	Specificarea, proiectarea, implementarea si testarea metodelor inteligente 
•	Rezolvarea efectiva a problemelor cu ajutorul metodelor anterior implementate	Investigatia
Observarea sistematica a studentului in timpul rezolvării sarcinii 	10%	
	•	Specificarea, proiectarea, implementarea si testarea metodelor inteligente 
•	Rezolvarea efectiva a problemelor cu ajutorul metodelor anterior implementate

	Observarea sistematică a studentului în timpul rezolvării sarcinii
Proiectul	30%	
10.6 Standard minim de performanţă	
•	 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. 
•	Pentru a promova examenul la IA trebuie să:
o	fie realizate cel puţin 3 dintre temele de laborator
o	media evaluarii (examen scris, seminar, laborator) să fie peste 5	

Data completării		Semnătura titularului de curs		Semnătura titularului de seminar
25 septembrie 2012.		Lect. Dr. Diosan Laura		Lect. Dr. Diosan Laura

Data avizării în departament			           Semnătura directorului de departament	
...........................................				Prof. Dr. Parv Bazil