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	Stiinta calculatoarelor (Calculatoare si tehnologia informatiei)	
1.5 Ciclul de studii	Licenta 	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Ingineria informatiei – limba de studiu romana	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Metode inteligente de rezolvare a problemelor	
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	P	2.7 Regimul disciplinei	Optional	

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	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	42	Din care: 3.5 curs	28	3.6 seminar/laborator	14	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	10	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	15	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	25	
Tutoriat	4	
Examinări 	4	
Alte activităţi: ..................	-	
3.7 Total ore studiu individual	58	
3.8 Total ore pe semestru	100	
3.9 Numărul de credite	4	

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	•	Cursul are drept obiectiv îmbunătăţirea automată a metodelor de rezolvare a problemelor	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Cursul trateaza aspecte teoretice si practice ale inteligentei artificiale. La sfârsitul cursului, studentii vor întelege principiile de baza ale inteligentei artificiale si abordarile algoritmice asociate si vor avea cunostinte despre aplicatii practice ale inteligentei artificiale.	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observa ţii	
Instruire automata (Machine Learning - ML)
-	introducere in domeniul ML
-	tipuri de probleme	Expunerea
Conversaţia
Problematizarea		
-	metodologia rezolvării unei probleme cu ajutorul unui algoritm de ML
-	aprecierea performanţelor unui algoritm de ML
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea		
Principalele tipuri de algoritmi folosiţi în ML
-	învăţare supervizată
-	învăţare ne-supervizată
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
-	învăţare semi-supervizată
-	trasducţie
-	învăţare multi-obiectiv	Expunerea
Algoritmizarea
Problematizarea		
Tehnici şi algoritmi de căutare a drumului optim
-	algoritmi clasici
-	algoritmi heuristici	Expunerea
Algoritmizarea
Problematizarea		
-	algoritmi inspiraţi de natură
-	alte tipuri de algoritmi	Expunerea
Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea		
Fundamentele şi principiile manipulării roboţilor
-	modele computaţionale pentru mişcare	Expunerea
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
-	mecanica manipulării roboţilor şi a braţelor robotice (kinematics)
-	analiza vizuală a mişcării	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
Analiza textelor
-	reprezentarea textelor
-	regăsirea informaţiei utile în texte cu ajutorul algoritmilor (statistici sau de învăţare)	Expunerea
Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea		
-	procesarea limbajului natural (NLP) si regăsirea informaţiei (IR)
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
Procesarea imaginilor
-	recunoaşterea culorilor 
-	recunoaşterea imaginilor
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
-	analiza imaginilor
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
Procesarea muzicii şi a sistemelor muzicale
	Expunerea
Conversaţia
Demonstraţia didactică
Algoritmizarea
Problematizarea		
Procesarea informatiei multimedia continue (reprezentare digitala)
	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
11.	T. Back. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, New York, 1996
12.	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
13.	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
14.	O. Chapelle. Support Vector Machines: Induction Principle, Adaptive Tuning and Prior Knowledge. PhD thesis, UPMC, 2004
15.	T. Cormen, C. Leiserson, and R. Rivest. Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990
16.	D. E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley, 1989	
8.2 Laborator	Metode de predare	Observa ţii 	
L 1.	Strategii şi metode inteligente de rezolvare a jocurilor	Conversaţia
Algoritmizarea
Descoperirea
Studiul individual
Exerciţiul	Fiecare laborator dureaza 2 ore si se va desfasura o data la 2 sapta mani	
L 2.	Rezolvarea unei probleme de clasificare cu ajutorul unei metode inteligente
	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Cooperarea
Studiul individual
Exerciţiul		

L 3.	Rezolvarea unei probleme de clustering cu ajutorul unei metode inteligente
	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Descoperirea
Simularea
Studiul individual
Exerciţiul		

L 4.	Rezolvarea unei probleme de mişcare a unui robot pe o suprafaţă cu ajutorul unei metode inteligente 
	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Brainstorming-ul
Studiul individual
Exerciţiul		

L 5.	Rezolvarea unei probleme de procesare a textelor cu ajutorul unei metode inteligente
	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Descoperirea
Studiul de caz
Studiul individual
Exerciţiul		

L 6.	Rezolvarea unei probleme de procesare a imaginilor cu ajutorul unei metode inteligente	Conversaţia
Algoritmizarea
Studiul de caz
Simularea
Studiul individual
Exerciţiul		

L 7.	Evaluarea statistică a performanţelor unei metode inteligente în rezolvarea unei probleme cu exemplificare concretă pentru proiectul dezvoltat în timpul întregului semestru	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Brainstorming-ul
Studiul individual
Exerciţiul		
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	Conversaţia
Algoritmizarea
Problematizarea
Studiul de caz
Brainstorming-ul
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
4.	T. Back. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, New York, 1996
5.	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
6.	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
7.	O. Chapelle. Support Vector Machines: Induction Principle, Adaptive Tuning and Prior Knowledge. PhD thesis, UPMC, 2004
8.	T. Cormen, C. Leiserson, and R. Rivest. Introduction to Algorithms. MIT Press, 1990
9.	D. E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley, 1989	

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 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	Sustinere proiect	50%	
10.5 Laborator	•	Specificarea, proiectarea, implementarea si testarea metodelor inteligente 
•	Rezolvarea efectiva a problemelor cu ajutorul metodelor anterior implementate	Observarea sistematică a studentului în timpul rezolvării temelor de laborator si realizarii proiectului	50%	
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 studentul trebuie să:
o	Realizeze cel putin 70% din proiect

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