fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematică şi Informatică	
1.3 Departamentul	Departamentul de informatică	
1.4 Domeniul de studii	Informatică	
1.5 Ciclul de studii	Licenţă	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Informatică	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Tehnici de realizare a sistemelor inteligente	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Prof. dr. CZIBULA Gabriela	
2.3 Titularul activităţilor de seminar	Prof. dr. CZIBULA Gabriela	
2.4 Anul de studiu	3	2.5 Semestrul	6	2.6. Tipul de evaluare	C	2.7 Regimul disciplinei	Opţională	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	3	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1 lab	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	36	Din care: 3.5 curs	24	3.6 seminar/laborator	12	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	21	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	15	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	30	
Tutoriat	8	
Examinări 	15	
Alte activităţi: ..................	-	
3.7 Total ore studiu individual	89	
3.8 Total ore pe semestru	125	
3.9 Numărul de credite	5	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	Inteligenţă Artificială	
4.2 de competenţe	Abilităţi medii de programare 	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului		
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	Laborator cu calculatoare; acces la Internet; medii de programare  (Java, .NET, etc)	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	•	Cunoaşterea şi înţelegerea conceptelor specifice Inteligenței Artificiale Distribuite și a Agenţilor Inteligenţi.
•	Însuşirea aspectelor legate de proiectarea și implementarea agenţilor. 
•	Însuşirea  tehnicilor de bază ale IA și IAD folosite în realizarea sistemelor inteligente.	
Competenţe transversale	•	Abilitatea de a aplica tehnicile IAD și tehnologia agenţilor în rezolvarea problemelor din lumea reală.
•	Executarea responsabilă a lucrărilor de laborator.
•	Aplicarea regulilor de muncă riguroasă  și eficientă.
•	Manifestarea unor atitudini responsabile faţă de domeniul  știinţific  și didactic.
•	Respectarea principiilor  și a normelor de etică profesională.	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Să prezinte principalele activităţi inteligente şi modul lor de realizare în Inteligenţa Artificială tradiţională şi cea Distribuită.	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Să introducă domeniul Agenţilor Inteligenţi și al Inteligenței Artificiale Distribuite
•	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).
•	Să prezinte activităţi inteligente precum căutare, jocuri, planificare, învăţare și modul lor de realizare în IA şi IAD.	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1. Sisteme Inteligente (1)
1.1. Agenti Inteligenti
1.1.1. Conceptul de Agent Inteligent
1.1.2. Structura Agentilor Inteligenti
1.1.3. Tipuri de Agenti Inteligenti
1.1.4. Arhitecturi abstracte pentru Agenti Inteligenti	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
2. Sisteme Inteligente (1)
2.1. Arhitecturi concrete pentru Agenti Inteligenti
2.2. Limbaje de programare pentru agenti
2.3. Agenti Inteligenti si Obiecte
2.4 Inteligența Artificială Distribuită (IAD)	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
3. Tehnici de cautare ȋn IA și IAD
3.1 Tehnici de căutare neinformata 
3.2 Problematica satisfacerii constrangerilor (Constraint Satisfaction) 	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
4 Problematica căutarii unui drum (Path Finding) ȋn IA și IAD
4.1 Tehnici de căutare informata (euristica)	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
5. Tehnici de Joc in IAD
5.1. Jocuri în IAD
5.2. Procedura de cautare MiniMax
5.3. Adaugarea taieturilor alfa-beta
5.4. Rafinari suplimentare: asteptarea unei perioade de liniste, cautare secundara, utilizarea unei arhive de mutari, alternative la MiniMax
5.5. Adancirea Iterativa
	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
6. Tehnici de Planificare în IA şi IAD
6.1. Noţiuni introductive in Teoria Planificarii
6.2. Domeniu exemplu: lumea blocurilor
6.3. Componentele unui sistem de planificare
6.4. Planificare folosind stive de obiective
6.5. Planificare neliniara folosind declararea limitarilor
6.6. Planificare ierahica
6.7. Sisteme reactive
6.8. Alte tehnici de planificare	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
7. Problematica generală a instruirii automate (1)
7.1. Modelul general al unui agent care învaţă
7.2. Învăţarea unui domeniu
7.3 Aplicatii	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
8. Problematica generală a instruirii automate (2)
8.1 Strategii de învăţare
8.2. Tipuri de învăţare: inductivă, prin intărire, nesupervizată	•	Expunerea interactivă
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Demonstraţia didactică		
Vor fi  prezentate referate teoretice pe o temă de IA sau IAD la alegere, pe baza unor articole de cercetare recente.  			
9, 10, 11. Prezentări referate teoretice	•	Expunerea interactivă
•	Conversaţia		
12. Examen scris	Lucrarea scrisă		
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 	
8.2 Laborator	Metode de predare	Observaţii	
Va fi realizat şi documentat un proiect soft  în domeniul ales la referatul teoretic.		Laboratorul este structurat sub forma a 2 ore din 2 în 2 săptămâni.	
Lab1: Stabilirea temei pentru referatul teoretic şi proiectul soft; documentare pe Internet şi Intranet în vederea alegerii temei	•	Documentarea 
•	Explicaţia
•	Conversaţia		
Lab2: Documentaţia de definirea şi specificare a problemei alese 
	•	Lucrarea de laborator 
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Modelarea		
Lab3: Documentaţia  de analiză a problemei şi comentarii despre soluţia propusă	•	Lucrarea de laborator 
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Modelarea		
Lab4: Documentaţia de proiectare	•	Lucrarea de laborator 
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Modelarea		
Lab5: Manual de utilizare	•	Lucrarea de laborator 
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Modelarea		
Lab6: Predarea proiectului software.	•	Lucrarea de laborator 
•	Explicaţia
•	Conversaţia
•	Modelarea		
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	

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
Conţinutul disciplinei asigură cunoștințele fundamentale necesare pentru analiza, proiectarea şi implementarea  sistemelor din IAD.	

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	•	Realizarea şi prezentarea unui referat teoretic pe o temă de IA sau IAD, pe baza unor articole de cercetare recente 	Evaluarea referatului (un articol de aprox. 10 pagini şi o prezentare orală)	25%	
	•	Corectitudinea şi  completitudinea cunştinţelor acumulate.	Examen scris (ultimul curs)	30%	
10.5 Laborator	•	Realizarea unui proiect software pe tema aleasă la referatul teoretic	Testarea aplicaţiei	25%	
	•	Redactarea şi predarea la timp a documentaţiilor de laborator 	Corectitudinea documentaţiilor şi respectarea termenelor de predare	20%	
10.6 Standard minim de performanţă	
•	Cunoașterea elementelor fundamentale de teorie. Fiecare student trebuie să demonstreze că a atins un nivel acceptabil de cunoaştere şi înţelegere a domeniului, că este capabil să exprime cunoştinţele într-o formă coerentă, că are capacitatea de a stabili anumite conexiuni şi de a utiliza cunoştinţele în rezolvarea unor probleme.
•	Pentru promovare e necesar ca nota finală să fie minim 5.	

Data completării		Semnătura titularului de curs		Semnătura titularului de seminar
20.09.2012		            Prof. dr. Gabriela Czibula		Prof. dr. Gabriela Czibula

Data avizării în departament			           Semnătura directorului de departament	
							Prof. dr. Bazil Pârv