Curs 1: Sistemul metodelor şi tehnicilor de inteligenţă artificială
1. Gruparea metodelor şi tehnici de inteligenţă artificială după tipul prelucrărilor
1.1 Metode şi tehnici de calcul neuronal
1.2 Metode şi tehnici de calcul simbolic
1.3. Metode şi tehnici de calcul genetic
2. Gruparea metodelor şi tehnici de inteligenţă artificială după gradul de generalitate
2.1 Metode şi tehnici generale
2.2 Metode şi tehnici specifice
Curs 2: Reţele neuronale Hopfield. Memorii asociative Hopfield
1. Arhitectura reţelelor Hopfield
2. Stare stabilă. Bazin de atracţie
3. Stabilitatea reţelelor neuronale Hopfield
4. Funcţia de energie a unei reţele Hopfield
5. Memorii asociative bazate pe reţele Hopfield
6. Procedura de funcţionare a unei reţele Hopfield ca memorie asociativă
Curs 3: Rezolvarea problemelor de optimizare cu ajutorul reţelelor Hopfield
1. Rezolvarea problemelor de programare liniară
2. Procedura de funcţionare a reţelei Hopfield pentru rezolvarea problemelor de optimizare:
3. Studii de caz
3.1. Problema comis-voiajorului (Traveling Salesman Problema, TSP)
3.2. Partiţionarea grafurilor
3.3 Problema celor N dame
Curs 4: Reţele neuronale stohastice
1 Reţele neuronale Boltzmann
2 Reţele neuronale gaussiene
Curs 5: Reprezentarea şi utilizarea cunoştinţelor utilizând calculul predicatelor de ordinul I
A. Reprezentarea cunoştinţelor utilizând limbajul formal al calculului predicatelor de ordinul I
B. Utilizarea cunoştinţelor reprezentate cu ajutorul calculului predicatelor de ordinul I.
C. Demonstratoare automate de teoreme bazate pe calculul predicatelor de ordinul I
C1. Unificarea formulelor
C2. Forma clauzală a formulelor
C3. Clauze Horn
C4. Regula de inferenţă a rezoluţiei
C5. Demostratoare automate de teoreme de tipul sistemelor rezolutive
Curs 6: Reprezentarea şi utilizarea cunoştinţelor utilizând calculul predicatelor de ordinul I (partea a II-a)
D1. Caracterizarea limbajului calculului cu predicate de ordinul întâi, ca limbaj de reprezentare a cunoştinţelor
D2. Utilizarea limbajului calculului cu predicate de ordinul întâi, ca limbaj de programare. Medii de programare logică - limbajul PROLOG
D3. Exemple de programe PROLOG
a) ANALIZA DRUMULUI CRITIC
b) ANALIZA CERERILOR DE CREDITARE
Curs 7: Reprezentarea şi utilizarea cunoştinţelor prin reguli de producţie
1. Conceptul de regulă de producţie şi de sistem bazat pe reguli de producţie
2. Ciclul de bază de funcţionare a unui interpretor de reguli
3. Modele de înlănţuire a regulilor
Curs 8-9 provizoriu: Obiecte structurate şi grafuri de cunoştinţe
1. Necesitatea reprezentării structurate a cunoştinţelor
2 Reprezentarea şi utilizarea cunoştinţelor cu ajutorul frame-urilor
3 Ierarhii de frame-uri
4 Raţionamentul pe bază de frame-uri
5 Reţele de cunoştinţe
Curs 10: Modelarea incertitudinii şi impreciziei cunoştinţelor
1 Necesitatea modelării incertitudinii şi impreciziei
2 Teoria probabilităţilor
2.1 Construirea măsurii de probabilitate
2.2 Teorema lui Bayes
2.3 Raţionamentul probabilist. Scheme de propagare a incertitudinii
3 Teoria factorilor de certitudine
3.1 Măsurile de incertitudine
3.2 Factori de certitudine pentru ipoteze compuse şi evidenţă combinată
3.3 Raţionamentul pe baza factorilor de certitudine