Inteligenta artificiala

Anul IV, specializarea A, semestrul II

Numar ore: curs 3 ore/saptamâna, laborator 2 ore/saptamâna
Titular curs: Prof. dr. ing. Dorin Carstoiu
Titular laborator: Sl. dr. ing. Adriana Olteanu, as. ing. Alexandra Cernian
Numar puncte de credit:

Modalitatea de apreciere si notare:

    Activitatea la laborator si teme de casa 30 puncte, examen partial 35 puncte, examen final 35 puncte. Pentru promovare la fiecare dintre activitati trebuie sa se obtina minim jumatate din punctaj. Media finala este media ponderata a punctajelor obtinute.

Obiective curs:

    Prezentarea domeniului inteligentei artificiale si a principalelor subdomenii cu accent pe sistemele bazate pe cunostinte. Structura generala a unui sistem de inteligenta artificiala : sistem cognitiv, sistem rezolutiv. Modalitati de reprezentarea cunostintelor, consistenta bazelor de cunostinte. Sisteme rezolutive, cautarea solutiei in adancime, largime, cautare optimala, algoritm A, A*. Rationarea in conditii de incertitudine: abordarea Bayes, coeficient de certitudine, multimi vagi. Limbaje de programare logica, clips, fuzzyclips.

Obiective laborator:

    Dobandirea abilitatilor de programare logica in Prolog. Strategii de rationamente Prolog, backtracking. Sisteme bazate pe regului de productie : Exsys, Clips, Fuzzyclips. Implementarea listelor in Prolog, definirea si utilizarea predicatelor, implementarea structurilor de control.

Continut curs:

  • Definitii, clasificari, scurt istoric inteligenta artificiala.
  • Structura generala si componentele sistemelor bazate pe cunostinte.
  • Limbaje formale, gramatici, similitudine, inferenta, lant inferential.
  • Reprezentarea cunostintelor: clauze, limbaje de ordinul intai, frame, retele de productie, retele semantice.
  • Sisteme rezolutive, faze sistem, tipuri de rationamente.
  • Rationarea prin control inainte: cautare in adancime, cautare in largime, cautare exhaustiva, algoritm A, algoritm A*.
  • Rezolvarea problemelor prin decompozitie : cautarea in arbori grafuri SI/SAU.
  • Rationare cu incertitudini : bazata pies probabilitate Bayes, utilizarea coeficientului de certitudine, sisteme fuzzy.
  • Sisteme bazate pe cunostinte pentru aplicatii in timp real.
  • Studii de caz.

Continut laborator:

  • Limbajul Exsys Convid pentru reprezentarea cunostintelor prin retele de productie.
  • Limbajul Clips cu extensia Fuzzyclips.
  • Dezvoltare de aplicatii in Exsys si Clips.
  • Programare logica, limbaj Prolog.
  • Organizarea clauzelor in Prolog.
  • Utilizarea listelor in Prolog.
  • Dezvoltarea de aplicatii Prolog

Observatie:

    Activitatea de laborator presupune participarea la ore si realizarea de teme de casa prin care se urmareste insusirea cunostintelor minimale aferente tematicii abordate. Temele de casa sunt individuale si se prezinta la sedinta stabilita de cadrul didactic indrumator. Daca la activitatea de laborator nu se obtin minim 15 puncte studentul nu poate participa la examen si laboratorul va trebui recuperat.

Bibliografie:

  • D. Carstoiu, "Sisteme Bazate pe cunostinte", Ed. Plitehnica Press, 2000,
  • D. Carstoiu, Sisteme Expert, Editura All, Bucuresti, 1995;
  • J. Darkin, Expert Systems, Mc Gray hill 1994,
  • *** Clips, User Manual,
  • *** Prolog, User Manual
Choosing the best web hosting some times could be difficulty if you dont know what to look for. Read hosting reviews and if you may like we highly recommend using green hosting servers.
Free Joomla Templates designed by Joomla Hosting