Calcul evolutiv în inteligenţa artificială |
trul |
|||||
Cadre didactice indrumatoare |
|
Obiective |
Prezentarea principalelor modele , tehnici si algoritmi privind Calculul evolutiv
Aplicarea acestor modele si tehnici pentru rezolvarea unor probleme tipice de Inteligenta artificiala |
Continut |
In acest curs se urmareste prezentarea principalelelor aplicatii ale metodelor de cautare si optimizare evolutiva in Inteligenta Artificiala.
Principalele directii sunt: - algoritmi evolutivi ; - algoritmi genetici; - reprezentarea binara - modele de populatii - operatori de cautare - selectie - cautare evolutiva in rezolvarea problemelor de IA; - masini instruibile; - arbori de decizie - arbori de decizie generalizati - evoluarea arborilor de decizie - recunoasterea formelor - clustering cu algoritmi evolutivi; - modele si tehnici de invatare evolutiva in IA; - retele neuronale evolutive. - proiectarea evolutiva a RN |
Bibliografie |
DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Evolutionary Computation, CRC Press, New York, Boca Raton, 2000
DUMITRESCU,D.,B Lazzerini,Fuzzy Sets and treir Application in Training and Clustering , CRC Press, New York, Boca Raton, 2000 DUMITRESCU, D.,Principiile Inteligentei artificiale, Editura Albastra, Cluj,2000. DUMITRESCU, D.,Principiile teoriei clasificarii, Editura Academiei, Bucuresti,2000. DUMITRESCU, D.,Algoritmi genetici si strategii evolutive. Aplicatii in Inteligenta Artificiala, Editura Albastra, Cluj,2000. DUMITRESCU, D., Inteligenta artificiala, Univ. "Babes-Bolyai", 1995. DUMITRESCU, D., Modele conexioniste in Inteligenta Artificiala, Univ. "Babes-Bolyai", 1995. DUMITRESCU, D., Retele Neuronale, Teora, 1997 GOLDBERG, D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization , and Machine Learning, Addison , Reading, 1989. MICHALEVICZ, Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, Berlin, 1992. |
Evaluare |
Referate, mic proiect |