Sist. de Calcul de Inspiratie Naturala (Natural Computing)

Masterat IISC, Anul I

Facultatea ETTI

sem II (februarie-mai 2020)


ultima actualizare:   febr. 2020


Pagina  curs/aplicatii (aici se gasesc informatiile la zi cu privire la cele discutate la curs / aplicatii inclusiv resurse)
 acces parolat - parola se va comunica la curs/aplicatii       

Orar
Sala B223A - Marti in fiecare saptamana
17:30-19 curs (teorie) + dupa 19:20 aplicatii

Marti in intervalul 16-17 sunt disponibil la B232 
pentru consultatii privind activitatea de cercetare
(disciplina "proiect cercetare")

In sedintele de aplicatii  se vor prezenta o serie de programe care implementeaza diferite concepte
 ale "natural computing" precum si scenarii de utilizare a acestora. Programale sunt disponibile in pagina de resurse si
necesita doar instalarea Octave ("open" license, detalii privind instalare in pagina de resurse)
Dezvoltari ale acestor aplicatii si raportarea unor experimente specifice disciplinei vor constitui temele dvs. de casa. 
Mai multe detalii privind tema de casa mai jos (mai vechi) si in sectiunea parolata (aici - actualizat mai frecvent)

Primesc un bonus de 10 puncte cei care predau tema de casa inainte de intrarea in sesiune (predarea presupune
sa imi transmiteti referatul in format PDF conform cerintelor de mai jos).

Evaluare:

a)       Activitati evaluate:

Notarea va depinde in principal de activitatea din timpul semestrului (rezolvarea temei de casa cu redactarea unui referat .
Se vor puncta si cunostintele teoretice evaluate printr-un test grila la examenul final:

pregatire teoretica:            30% = Examen final (test grila).

aplicatii:                           70% = Evaluare referat tema de casa

 

b)       Cerintele minimale pentru promovare

·         finalizarea temei de casa  (referat si realizare software/hw, dupa caz);

·         obţinerea a 50 % din punctajul total

 

c)       Calculul notei finale:  Prin rotunjirea punctajului final




Titular:  prof. Radu Dogaru
contact:   radu_d at  ieee.org


Aplicatii / tema de casa


Tema de casa presupune alegerea unei paradigme de natural computing si utilizarea unor materiale
disponibile (care se vor discuta in sectiunea dedicata aplicatiilor) pentru realizarea unor experiemente specifice.
Rezultatele acelor experimente vor fi raportate sintetic (in maniera specifica articolelor stiintifice) in referatul
care reprezinta finalizarea temei de casa.  Tema este la libera alegere a masterandului, cu conditia sa se inscrie in tematica

cursului.  Este obligatoriu sa se utilizeze aplicatii si resurse din situl cursului (SECTIUNEA TEMA DE CASA).
 

Tematica:

    - aplicatii in predictia de date sau modelarea unui generator de serii temporale
    - prelucrari de imagini cu automate celulare sau retele celular neliniare
    - aplicatii ale automatelor celulare in criptografie si generarea secventelor complexe

    - optimizarea unei arhitecturi functionale (de exemplu retea neuronala artificiala) prin aplicarea unei metode multiagent (de exemplu PSO)
    - modelarea unor sisteme informatice, fizice, biologice, sociale, etc. cu retele neliniare complexe (automate celulare, retele "Small Worlds, etc.)
    - aplicatii neconventionale ale retelelor neliniare complexe
Detalii, inclusiv sugestii si materiale suport se gasesc in pagina desfasurator

 

Redactarea referatului se va face dupa stadardele de redactare specifice unei lucrari stiintifice
(descrise aici ).

 
Criterii in evaluarea referatului la tema de casa:
max. 20p. incadrarea in tematica  (inclusiv utilizarea resureselor recomandate la orele de curs si aplicatii)
         10p. existenta unui raport scris
         20p. claritatea si corectitudinea redactarii materialului
         10p. existenta unor anexe care sa contina instrumentele software utilizate
         10p. experimente proprii cu concluziile necesare

 

Obiective ale cursului:
 

Sisteme naturale cu un grad avansat de complexitate sunt luate in considerare ca model pentru intelegerea si controlul unor fenomene complexe (de exemplu : predictia datelor financiare, a cutremurelor, modelarea retelelor de comunicatie, optimizare, navigare si planificare etc.) dar si ca sursa de inspiratie pentru construirea unor arhitecturi de calcul performante capabile de auto-organizare, auto-diagnoza si reparare sau auto reproducere. Astfel de functiuni complexe se pot obtine prin organizarea si interconectarea eventual adaptiva a unor procesoare elementare simple, modelate numeric ca sisteme dinamice neliniare. Cursul urmareste introducerea intr-o forma sistematica a elementelor care fac posibila modelarea si simularea unui sistem complex ca o retea cu interconectare intre elemente neliniare (de exemplu agenti care modeleaza comportamentul unor insecte, etc.) iar apoi intelegerea si proiectarea retelelor astfel incat sistemul rezultant sa serveasca unei anumite aplicatii. Printre acestea mentionam probleme complexe de optimizare si planificare, predictie, analiza datelor financiar bancare, robotica, telecomunicatii, prelucrari de semnale (audio, video sau  de alta natura). 
ucrari de semnale (audio, video sau  de alta natura).