Inteligenţă artificială şi sisteme expert în calitate şi fiabilitate

1. INFORMAŢII GENERALE
2. EVALUARE
3. CONŢINUTUL CURSULUI
4. CONŢINUTUL LABORATORULUI
5. ORAR

1. Informaţii generale

An Sem Denumirea disciplinei C S L P p.c. Evaluare
2 3 Inteligenţă artificială şi sisteme expert în calitate şi fiabilitate 1 - 1 - 2 E
Notă: C – Curs | S – Seminar | L – Laborator | P – Proiect | E – Examen | V – Verificare | A/R – Admis/Respins | p.c. – puncte credit

Disciplină din planul de învăţământ al programului de master universitar de cercetare “Ingineria calităţii şi siguranţei în funcţionare în electronică şi telecomunicaţii” (ICSFET)

Titular: conf. dr. ing. Iulian NĂSTAC

Obiectivele disciplinei:
- Curs: Însuşirea principiilor de bază ale structurii sistemelor bazate pe modele ale inteligenţei artificiale. Identificarea problemelor complexe care nu pot fi soluţionate prin abordări clasice. Utilizarea legilor de învăţare/adaptare. Cursul va fi axat pe algoritmi şi tehnici de modelare/prelucrare a datelor pentru sisteme complexe.
- Aplicaţii: Criterii de proiectare eficientă a sistemelor inteligente. Studii de caz, aplicaţii şi metode de evaluare a performanţelor acestor sisteme (din punct de vedere calitativ).

Competenţe specifice:
Crearea abilităţilor de a aplica cunoştinţele generale privind modele ale inteligenţei artificiale în simularea şi îmbunătăţirea sistemelor complexe. Evaluarea fiabilităţii unui sistem cu inteligenţa artificială. Posibilitatea de a evalua pe baza criteriilor de performanţă/calitate însuşite care modele şi în ce manieră pot fi acestea utilizate pentru o eficientă rezolvare a unor probleme (aplicaţii) concrete.

2. Evaluare

- aprecierea activităţii la laborator: 40%
- examen final (scris): 60%.

3. Conţinutul cursului

1. Introducere în teoria inteligenţei artificiale. Definirea şi clasificarea sistemelor inteligente. Inteligenţa computaţională. Probleme nerezolvabile prin metode clasice. Utilizarea de modele ale inteligenţei artificiale în domeniul tehnic. Limitele inteligenţei artificiale.

2. Sisteme expert. Componente funcţionale şi componente structurale. Raţionamentul uman / raţionamentul maşină. Soft computing (SC). Definirea densităţii de inteligenţă. Calitatea sistemelor inteligente. Studii de caz.

3. Sisteme bazate pe cunoaştere. Codarea cunoaşterii. Raţionamentul bazat pe reguli. Raţionamentul bazat pe cazuri. Manipularea cunoştinţelor (Knowledge engineering). Studii de caz.

4. Principiile Data Mining. Analiza datelor. Sisteme complexe de baze de date (Data Warehousing). Modele data mining. Calitatea resurselor disponibile. Distributia Datelor. Constrângeri arhitecturale. Valori aberante. Preprocesarea datelor. Analiza şi studiul masivelor de date.

5. Reţele Neuronale Artificiale (RNA). Bazele teoriei reţelelor neuronale. Topologii de reţele neuronale artificiale. RNA cu învăţare supervizată. Aplicaţii. RNA cu învăţare nesupervizată. Probleme arhitecturale. Reţele cu autoorganizare (Self-Organizing Map – SOM). Aplicaţiile SOM.

6. Sisteme avansate pentru predicţia datelor. Serii de timp. Algoritmul de reantrenare. Arhitecturi recursive. Sisteme adaptive. Studii de caz. Prognoza unui proces tehnologic.

7. Teoria sistemelor evolutive. Algoritmi genetici. Încrucişarea si mutaţia. Spaţiul de căutare. Funcţia de evaluare. Studiu al evoluţiei unui sistem utilizând algoritmi genetici.

4. Conţinutul laboratorului

1. Preprocesarea datelor. Noţiuni introductive privind manipularea datelor.
2. Proiectarea unei reţele neuronale artificiale. Metode de învăţare supervizată. Identificarea şi modelarea unui sistem tehnic.
3. Studiu de caz privind predicţia datelor. Predicţia evoluţiei unor indicatori de calitatea producţiei.
4. Implementarea unui algoritm genetic într-o problemă de optimizare. Optimizarea unui sistem complex.

Bibliografie:

[1] D. I. Nastac, Reţele neuronale artificiale – Procesarea avansată a datelor, Editura Printech, Bucureşti, 2007
[2] D. I. Nastac, Structuri de date şi algoritmi – Aplicaţii, Editura Printech, Bucureşti, 2008
[3] J. S. Armstrong, Principles of forecasting, Kluwer Academic Publisher, Massachusetts, 2001

5. Orar

Orarul valabil pentru semestrul curent: www.euroqual.pub.ro/orar/

Actualizat: 12 februarie 2014, 16:05