PROGRAMA ANALITICĂ

a disciplinei

FUNDAMENTELE INTELIGENŢEI ARTIFICIALE

1. Titularul disciplinei: Prof. dr. Horia-Nicolai Teodorescu, m.c.

2. Tipul disciplinei: impusă

3. Structura  în planul de învăţământ:

4. Proceduri folosite la predare şi aplicaţii; cerinţe la examinarea studenţilor:

Expunere, conversaţie, exemplificare, aplicaţii demonstrative, exerciţii, probleme rezolvate, microproiecte.

5. Conţinutul disciplinei

(În funcţie de timpul disponibil şi de capacitatea de răspuns şi de cunoştinţele anterioare ale audienţei, titularul îşi rezervă dreptul să reducă sau să adauge unele topici predate.)

a) Curs:

C1 - Elemente de logică. Valori de adevăr, grade de încredere, probabilitate, utilitate etc.

Mulţimi de valori de adevăr. Logici tri- şi multi-valente (LMV). Logici Lukasiewicz.

Conective logice ca operatori binari, negaţia.

Exemple de logici trivalente şi LMV.

C2 - Logica propoziţională şi logica predicatelor.

Implicaţia. Comparaţie între logica Booleană şi logica probabilistă. Lanţuri de inferenţă.

Elemente de teoria probabilităţilor. Inferenţă Baysiană. Lanţuri Markov.

C3 - Logica fuzzy. Negaţia şi conectivele.

Implicaţia. Mulţimi fuzzy, funcţii de apartenenţă şi operaţii cu mulţimi fuzzy.

Latici. Algebre Booleene şi algebre Heyting (elemente).

C4 - Comparaţie între diverse logici. Utilizări ale diverselor logici. Exemple de aplicaţii.

Elemente de implementare software şi hardware a diverselor logici.

C5 - Teoria clasificării, recunoaşterea formelor şi data-mining.

Spaţii vectoriale, rotaţii, transformări continui. Plane de separare. Funcţii distanţă. Prototipul clasei şi clasificarea bazată pe prototip. Proiecţii ale claselor pe subspaţii.

Clasificarea pe baza proiecţiilor.

C6 - SVM. K-vecini. Metode probabilistice de clasificare. Ipoteze statice, grad de încredere. Distribuţii statice multivariabile. Clasificatori Bazsieni. Metoda k-medii.

C6- Clasificatori fuzzy. Fuzzy k-vecini.

Comparaţie între metodele de învăţare supervizată şi nesupervizată.

C7- Reţele neuronale pentru clasificare.

C8 - Metode de implementare a sistemelor de clasificare.

Aplicaţii industriale în medicină şi în economie/comerţ a sistemelor de clasificare.

C9 - Recunoaşterea formelor.

Supraveghere şi control inteligent.

C10 - Algoritmi de optimizare – problema formală a optimizării.

Algoritmi genetici. Operaţii. Criterii de optim (fitness). Strategii evolutive.

Programare evolutivă. Alte metode euristice de optimizare: metoda roiurilor de particule, coloniilor de furnici etc.

C11 - Sisteme reconfigurabile + principii şi metode.

Analize de caz pentru sisteme reconfigurabile.

C12 - Sisteme de decizie, diagnoză şi planificare

Elemente de teoria deciziei şi optimizare. Funcţii obiectiv.

C13 - Grafuri şi drumuri pe grafuri etichetate. Curgeri (distribuţii) pe grafuri. Drum optimal.

Planificarea drumurilor – aplicaţii în robotică.

                                                                                    Total ore curs.........................  28 ore

b) Aplicaţii:

1.      Control elementar fuzzy cu microcontroler                                                   _4_ ore

2.      Sisteme electronice adaptive elementare                                                      _4_ ore

3.      Sisteme electronice reconfigurabile elementare                                             _2_ ore

4.      Sisteme cu microcontroler adaptive                                                             _2_ ore

5.      Sisteme cu microcontroler cu învăţare (algoritmi elementari)                         _2_ ore

                                                                                     Total ore aplicaţii ....................   14 ore

Proiecte (teme practică):

1.      Control elementar fuzzy cu microcontroler.

 2.      Clasificator supervizat cu funcţii RBF şi învăţare prin metoda gradientului. Implementarea clasificatorului antrenat într-un microsistem (microcontroler).

 3.      Sistem de recunoaştere de forme cu reţele  neuronale (supervizat, reţea multistrat).

 4.      Sisteme genetice evolutive şi reconfigurabile.

                                                                                    Total ore .....................   14 ore

6. Bibliografie recomandată:

[2].    H.N. Teodorescu, and L.C. Jain (Eds.): „Intelligent Technologies in Rehabilitation”. CRC Press, Florida, USA, 520 pp. +  xvi, December 2000  ISBN: 0849301408

[3].    H.N. Teodorescu, D. Mlynek, A. Kandel, H.J. Zimmermann (Eds.): „Intelligent Systems and Interfaces”, 480pp., ISBN: 079237763X, Kluwer Academic Press, Boston. 2000

[4].    H.N. Teodorescu, A. Kandel, and L.C. Jain (Eds.): „Fuzzy and Neuro-fuzzy Systems in Medicine”, CRC Press, Florida, USA, 394 pp.+ xxviii,  (ISBN0-8493-9806-1), 1998

[5].    H.N. Teodorescu, M. Zbancioc, Oana Voroneanu – „Sisteme bazate pe cunoştinte. Aplicaţii”. Editura Performantica, 2004, Iasi, ISBN-973-730-014-9, pg. 293

[6].    H.N. Teodorescu – „Elemente de utilizare a Micro-controlerelor” Partea I – Procesarea datelor şi aplicaţii cu Sisteme bazate pe micro-controlere”, Ed. Tehnică „Gh. Asachi” Iaşi 2005, pg.

Observaţii: Toate referinţele, inclusiv cursurile curente sunt protejate copyright – drepturile autorului sau ale editurii respective sunt protejate prin lege. Materialele nu pot fi copiate sau multiplicate sau stocate în vreun fel.

7. Baza materială:

§    Reţea de 8 calculatoare pentru dezvoltarea programelor în C++, MPLAB, NeuroSolutions, FuzzyCLIPS

8. Titular curs

9. Titular aplicaţii

©copyright H.N. Teodorescu. Copierea acestor materiale fără acceptul scris al autorului poate atrage răspundere civilă şi penală, inclusiv plata de daune.