Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Licență

FISA DISCIPLINEI

Codul
Denumirea disciplinei
MI069 Maşini instruibile şi recunoasterea formelor
Specializarea
Semestrul
Ore: C+S+L
Categoria
Statutul
Matematică-Informatică - linia de studiu română
8
2+0+2
optionala
Titularii de disciplina
Prof. Dr. DUMITRESCU Dan Dumitru,  ddumitrcs.ubbcluj.ro
Asist. Dr. GROSAN Crina Daniela,  cgrosancs.ubbcluj.ro
Obiective
Sa furnizeze o introducere coerenta in domeniul disciplinei.
Sa realizeze directiile fundamentale de evolutie a domeniului.
Sa asigure baza necesara urmaririi unor cursuri avansate.
Continutul
Se prezinta principalele tehnici de invatare, recunoasterea formelor si clustering bazate pe
- metode fuzzy;
- retele neuronale;
- algoritmi evolutivi.

1. Modele fundamentale de masini instruibile
2. Modele fundamentale de data mining
3. Clustering fuzzy
4. Retele neuronale pentru clustering si data mining
5. Retele neuronale pentru recunoasterea formelor
6. Modele evolutive pentru masini instruibile
7. Masini cu suport vectorial
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.
MICHALEWICZ, Z., Genetic Algorithms+ Data Structures= Evolution Programs, Springer, Berlin, 1992.
Evaluare
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. Verificarea cunostintelor consta in EVALUAREA LUCRARILOR de laborator si din doua lucrari scrise. Fiecare student va primi cate o nota pentru fiecare activitate. Nota finala va fi media notelor.
Legaturi: Syllabus-urile tuturor disciplinelor
Versiunea in limba engleza a acestei discipline
Versiunea in format rtf a acestei discipline