Laura Dioșan

Inteligenta artificiala 2017-2018

Examen in sesiunea de restante

-scris, 13 iulie, ora 8, sala C310;

– predare laboratoare, 13 iulie, ora 8, campus (studentii care sustin examenul scris, vor preda laboratoarele dupa terminarea examenului scris)

 Evaluare sesiunea de restante
ASSERT (NrPuncteUnLaboratorPredat > LimMinimaLab)ASSERT(existaMinim3LaboratoarePredate == True)
ASSERT(nrPunctePeUnLaboratorNepredat == 0)
ASSERT(nrPunctePeActivitateaDeSeminar == nr puncte pt participarea activa la seminarii)

IF Nota >= 5 THEN examenPromovat
                    ELSE examenNepromovat
Nota:
  1. Punctele deja acumulate in timpul semestrului se pastreaza
  2. Temele de laborator predate in sesiunea de restante pot primi maxim 50% din punctajul aferente lor.
  Punctaj                 Nota
<801            nepromovat
[801,900]                 5
[901,1300]               6
[1301,2000]             7
[2001,3500]             8
[3501,4500]             9
>4500                      10
Evaluare
ASSERT (NrPrezenteSeminar >= 6)
ASSERT (NrPrezenteLab >= 6)
ASSERT (NrPuncteUnLaboratorPredat > LimMinimaLab)ASSERT(existaMinim3LaboratoarePredate == True)
ASSERT(nrPunctePeUnLaboratorNepredat == 0)
ASSERT(nrPunctePeActivitateaDeSeminar == nr puncte pt participarea activa la seminarii)

IF Nota >= 5 THEN examenPromovat
                    ELSE examenNepromovat
 Punctaj                 Nota
<801            nepromovat
[801,900]                 5
[901,1300]               6
[1301,2000]             7
[2001,3500]             8
[3501,4500]             9
>4500                     10

 

 

Data Curs Materiale de citit şi legături utile Seminar Laborator
S1 Organizatorice – ro
Introducere în IA – ro
Metode de căutare
– metode neinformate si informate, Hill Climbing, Simulated Annealing, Tabu Search – ro
  • capitolele I.1, I.2, II.3, II.4 din S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
  • capitolele 1 – 4 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
  • capitolele 2.1 – 2.5 din http://www-g.eng.cam.ac.uk/mmg/teaching/artificialintelligence/
 Metode de căutare sem Metode de cautare – ro
S2 Metode de căutare
– Algoritmi Evolutivi – ro (suplim – ro)
  • capitolul 14 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
  • M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, 1998
  • capitolul 7.6 din A. A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
  • Capitolul 9 din T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill Science, 1997
S3 Metode de căutare- Algoritmi inspiraţi de furnici, algoritmi inspiraţi de inteligenţa de grup) – ro– Metode de căutare adversială – ro
  • capitolul 16 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
  • James Kennedy, Russel Eberhart, Particle Swarm
    Optimisation, Proceedings of IEEE International Conference
    on Neural Networks. IV. pp. 1942–1948, 1995
    (05_ACO_PSO/PSO_00.pdf)
  • Marco Dorigo, Christian Blum, Ant colony optimization
    theory: A survey, Theoretical Computer Science 344 (2005)
  • capitolul II.5 din S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
  • capitolul 6 din H.F. Pop, G. Şerban, Inteligenţă artificială, Cluj Napoca, 2004
 Metode de căutare sem Metode de căutare – ro date
S4 Invatare automata
– problematica ro
Invatare automata supervizata
– algoritmi (least square, gradient descent)
  • capitolul VI (18) din S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
  • capitolul 8 din Adrian A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
  • capitolul 10, 11, 12, 13, 15 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
  • Capitolul V din D. J. C. MacKey, Information Theory, Inferenceand Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003
  • Capitolul 3 si 4 din T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill Science, 1997
S5 Invatare automata supervizata
– algoritmi (logistic regression, kNN, decision trees, SVM) ro		 Regresie sem Regresie link
S6 Invatare automata supervizata
– algoritmi  (ANN, GP) ANN GP
S7 Invatare automata supervizata
– algoritmi  (deep learning)		 Clasificare sem Clasificare link
S8 Invatare automata nesupervizata
– algoritmi  (kMeans) ro
S9 Invatare automata prin intarire ro Regresie si clasificare sem Regresie si clasificare link
S10 Invatare automata semi-supervizata ro
S11  

Sisteme inteligente
– sisteme bazate pe reguli în medii certe ro
  • capitolul III din S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
  • capitolul 4 şi 5 din H.F. Pop, G. Şerban, Inteligenţă artificială, Cluj Napoca, 2004
  • capitolul 2 din Adrian A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
  • capitolul 6 şi 7 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011
 Regresie si clasificare sem Proiecte – link

Date link
S12 Prezentare Bosch pdf pdf
S13 Prezentare Evozone pdf Invatare nesupervizata
S14 Sisteme inteligente
– sisteme bazate pe reguli în medii incertee ro
  • capitolul V din S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995
  • capitolul 3 din Adrian A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists, CRC Press, 2001
  • capitolul 8 şi 9 din C. Groşan, A. Abraham, Intelligent Systems: A Modern Approach, Springer, 2011

Modificare orar

Seminar IA grupa 224: marti (27 feb), 18-20, C510 (in loc de vineri, 2 martie, 10-12)

Seminar IA grupa 225: vineri (2 martie), 18-20, L321 (in loc de vineri, 2 martie, 12-14)