Laura Dioșan

Salut…daca ati ajuns aici, mai faceti inca un pas si dati join pe MsTeams la grupul cu codul kf489nz. Multumesc!

Vom folosi platforma MsTeams pentru activitatea din acest semestru la disciplina AI.  Daca, din motive tehnice, MsTeams nu functioneaza, ne vom auzi si vedea pe zoom (link-ul spre meeting va fi aici).

…. sa incepem “sa ne dam cu bicicleta” 🚲

Cerinte:

• inscrierea in grupul MsTeams (vezi mai sus)
• consultarea materialelor specifice – detalii [aici]
• participarea activa la cursuri si laboratoare
  • participare activa la laborator = intrare in meeting-ul online AND rezolvare quiz AND discutii despre munca realizata
  • prezenta la laborator = rezolvarea unui quiz pe tematica laboratorului
• realizarea si prezentarea proiectului (aplicatie si documentatie)

Nota:

• nu este permisa inregistrarea activitatilor didactice. Conform LEN 2011, inregistrarea prin orice procedee a activitatii didactice poate fi facuta numai cu acordul profesorului.

Echipa:

• noi (Laura Diosan, Alexandra Todericiu, Gabi Mircea, Bogdan Mursa, Alexandru Pirvu, Rares Iova)
• voi, studentii

Evaluare:

• pe baza punctelor acumulate la curs, laborator, proiect si examenul din sesiune

Evaluare (toate assertiunile trebuie respectate) ASSERT (NrPrezenteLab >= 10) ASSERT (NrPuncteUnLaboratorPredat >= LimMinimaLab) ASSERT (existaMinim8LaboratoarePredate == True) ASSERT (nrPunctePeUnLaboratorNepredat == 0) ASSERT (600 <= nrPuncteExamenScris <= 2000)

Punctaj <2500 [2 500, 3 000] [3 001, 4 500] [4 501, 6 000] [6 001, 7 000] [7 001, 7 500] >7 500

Nota 4 5 6 7 8 9 10

Reguli [link]

Situatie punctaje [link]

Fiecare student trebuie sa respecte urmatorii pasi in derulararea laboratoarelor:

1. Consemnarea prezentei la laborator – in cazul laboratoarelor “remote”, prezenta inseamna participarea in sesiunea online initiata de cadrul didactic si efectuarea activitatii specifice (probleme de implementat pe loc, quiz-uri, etc)
2. Se realizeaza tema.
3. Se creaza un cont de GitHub (github.com) unde se va incarca (intr-un repository) proiectul aferent temei primite la laborator. Contul creat se va folosi pentru toate temele de laborator.
4. Se accepta invitatia de participare la GitHub-ClassRoom aferenta fiecarei teme de laborator (link existent in tabelul cu planificarea materiei pe saptamani din pagina de cs a cursului) si se conecteaza cu contul de Github si cu userul de acces in reteaua facultatii.
5. Se prezinta tema cadrului didactic in cadrul orelor de laborator
6. Se incarca codul proiectului in GitHub classroom respectand termenele de predare.
   • pentru fiecare tema va exista in gitclassrooom un assignment, respectiv un repo pentru fiecare student
   • fiecare tema trebuie incarcata in repo-ul aferent astfel:
     • pana la finalul laboratorului prevazut ca deadline – pentru evaluare obisnuita – sau
     • pana la finalul urmatorului laborator (dupa cel prevazut ca deadline) – pentru evaluare cu penalizare de 10% intarziere;
     • pana la finalul urmatorului urmatorului laborator (dupa cel prevazut ca deadline) – pentru evaluare cu penalizare de 20% intarziere;
     • dupa expirarea acestui termen, nu se mai evalueaza temele incarcate
7. Pentru gestiunea mai usoara a materialelor incarcate, se recomanda folosirea unei aplicatii de versionare (fie facilitatile oferite de VS Code link, fie aplicatii de genul SourceTree link)
8. Identificarea unor proiecte similare incarcate de 2 sau mai multi studenti va determina acordarea unui punctaj egal cu 0 (zero) puncte pentru acele teme tuturor studentilor implicati.

Sapt	Curs	Bibliografie	Lab
S1	Organizatorice – [pdf] Introducere în IA – [pdf]  Metode de căutare – [pdf] – metode neinformate si informate, Hill Climbing, Simulated Annealing, Tabu Search [pdf]	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/	Algoritmi simpli [md][git]
S2	Metode de căutare – Algoritmi Evolutivi     suplimnetar despre alti AE  [pdf], suplim [pdf]	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	Algoritmi euristici  [md][git]
S3	Metode de căutare- Algoritmi inspiraţi de furnici, algoritmi inspiraţi de inteligenţa de grup) – [pdf]  Metode de căutare adversială – []	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 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	Algoritmi evolutivi [md][git]
S4	Invatare automata – problematica  [pdf]	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	Algoritmi evolutivi (2) [md][git] Optional – Algoritmi ACO  [md][git]
S5	Invatare automata supervizata – algoritmi (least square, gradient descent, logistic regression)    [pdf]		Evaluare ML [md][git]
S6	Invatare automata supervizata  – algoritmi (ANN)   [pdf]		MCMMP  [md][git]
S7	Invatare automata supervizata – algoritmi (ANN – partea 2 ) []		Gradient Descrescator  [md][git]
			Projects [md][git]
S8	Invatare automata supervizata – algoritmi (SVM, GP, kNN, DT) []		Regresie logisitca   [md] [git]
S9	Invatare automata nesupervizata []		ANN [md] [git]
S10	Sisteme bazate pe reguli în medii certe [] si incerte []	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 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	kMeans [md] [git]
S11	Aplicatii []		Emotions [md] [git]
S12			User analytics [md] [git]
S13