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.
Conținut 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.
Conținut 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.