Universitatea "politehnica" timiªoara

University of California, Berkeley. CS294-7 – Reconfigurable Computing

Data:

DIRECTOR/SEF DEPARTAMENT/CATEDRA TITULAR DE DISCIPLINĂ,

UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIŞOARA

SYLLABUS

pentru disciplina:

“FIABILITATEA SISTEMELOR DE CALCUL”


FACULTATEA: AUTOMATICĂ ŞI CALCULATOARE

DOMENIUL / SPECIALIZAREA: CALCULATOARE ŞI TEHNOLOGIA INFORMAŢIEI
Anul de studii: IV

Semestrul: 2

Titularul cursului: ş.l. dr. ing. Mihai Udrescu

Colaboratori: prep. ing. Oana Boncalo, prep. ing. Alexandru Amaricăi

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite
Curs	Seminar	Laborator	Proiect	Examinare	Credite
2	0	1.5	0	Examen scris	5

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Acest curs introduce instrumentele analitice şi experimentale necesare procesului de evaluare a fiabilităţii şi disponibilităţii în sistemele de calcul. În acelaşi timp, sunt abordate principalele tehnici de optimizare a fiabilităţii şi a gradului de toleranţă la defectare. După frecventarea acestui curs, studentul va avea cunoştinţele necesare pentru evaluarea şi optimizarea fiabilităţii şi disponibilităţii unui sistem de calcul dat (hardware, software sau reţea de calculatoare). Ca o completare necesară a curiculei, această materie abordează exclusiv aspectele legate de dependabilitatea sistemelor de calcul.

B. SUBIECTELE CURSULUI

Teoria fiabilităţii: Elemente de teoria probabilităţilor; Fiabilitate combinatorială; Modele de rată a defectării; Fiabilitatea sistemelor; Modele Markov de fiabilitate şi disponibilitate; Sisteme reparabile; Tehnici de codificare: Coduri de paritate; Coduri Hamming; Coduri pentru detectarea erorilor şi retransmisie; Coduri corectoare de erori burst; Coduri Reed-Solomon şi alte coduri; Redundanţa, rezerve şi reparaţii: Partiţionare; Redundanţă system vs. redundanţă pe componentă; Funcţii de fiabilitate; Redundanţă paralelă; Structuri r-din-n; Sisteme standby; Sisteme reparabile; Fiailitatea sistemelor RAID. Redundanţa N-modulară: Redundanţa triplă modulară; Redundanţa N-modulară; Votere; Redundanţa N-modulară cu reparare şi votere imperfecte; Disponibilitatea sistemelor N-modulare cu reparare şi votere imperfecte; Redundanţă la nivel de microcod; Tehnici avansate de votare; Fiabilitate software: Ciclul dezvoltării software; Modele de eroare software; Modele de fiabilitate software; Redundanţă software; Revenire şi recuperare; Fiabilitatea retelelor de calculatoare: Modelul de fiabilitate two-terminal; Rezistenţa node-pair; Fiabilitate all-terminal; Tehnici de design; Optimizarea de fiabilitate: Decompoziţie ierarhică şi partiţionare; Opimizarea la nivel de subsistem prin enumerare; Optimizarea sistemelor standby; Optimizarea prin algoritmi Greedy.

C. SUBIECTELE APLICATIILOR (laborator, seminar, proiect)

Constructia unui cadru pentru Injectia Simulata de Defecte (ISD), bazata pe Limbaje de Descriere Hardware (HDL);

Dezvoltarea unei campanii experimentale ISD, pentru un circuit aritmetic fara mecanisme de toleranta la defectare, descris in HDL;

Dezvoltarea unei campanii experimentale ISD, pentru un sistem cu procesor fara mecanisme de toleranta la defecte (descriere HDL, inspirata de masina DLX);

Campanie ISD pentru un circuit aritmetic tolerant la defectare;

Campanie ISD pentru un sistem cu procesor tolerant la defectare;

Măsurarea experimentală a gradului de optimizare a fiabilitatii;
D. BIBLIOGRAFIE

1. Martin Shooman. Reliability of Computer Systems and Networks – Fault Tolerance Analysis and Design. Wiley Interscience, 2002.

2. Min Xie, Yuan-Shun Dai, Kim-Leng Poh. Computing System Reliability – Models and Analysis. Kluwer Academic Publishers, 2004.

3. Jorge Castiñeira Moreira, Patrick Guy Farrell. Essentials of Error-Control Coding. Wiley-Interscience, 2006.

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Vor fi acordate doua note: o notă pe activitatea de laborator obţinută prin evaluarea implementării temelor propuse şi o notă la examenul final. Ponderea acestor note în nota finală este de 50% pentru cea de la examen şi 50% pentru cea de la evaluarea proiectelor de laborator. Examenul este scris, durează 120 de minute şi conţine 10 intrebari scurte de teorie plus 3 probleme de calcul al fiabilităţii şi optimizare.

F.COMPATIBILITATE INTERNATIONALA

1. Stanford University

2. University of California Berkeley

3. Massachusetts Institute of Technology

Data: 27.03.2007

DIRECTOR/SEF DEPARTAMENT/CATEDRA TITULAR DE DISCIPLINĂ,
Prof. dr. ing. Vladimir CREŢU Ş.l. dr. ing. Mihai UDRESCU-MILOSAV

UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIŞOARA

SYLLABUS

pentru disciplina:

“SISTEME EXPERT”


FACULTATEA: AUTOMATICĂ ŞI CALCULATOARE

DOMENIUL / SPECIALIZAREA: CALCULATOARE ŞI TEHNOLOGIA INFORMAŢIEI
Anul de studii: IV

Semestrul: 2

Titularul cursului: conf. dr. ing. Dan Pescaru

Colaboratori:

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite
Curs	Seminar	Laborator	Proiect	Examinare	Credite
2	0	1.5	0	Examen scris	5

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Disciplina prezintă principalele metode de implementare a sistemelor expert, scoţând în evidenta domeniile de aplicabilitate, punctele forte şi neajunsurile fiecărei metode. Studenţii vor acumula cunoştinţe despre metode bazate pe date statistice, metode bazate pe cunoştinţe, sisteme expert fuzzy, sisteme bazate pe procesare simbolică şi sisteme bazate pe reţele neuronale. Cursul va cultiva abilităţile studenţilor de a dezvolta sisteme expert complexe. Fiecare metodă este însoţită de exemple de implementare din diverse domenii. Domeniul profundat este cel al inteligenţei artificiale.

B. SUBIECTELE CURSULUI

Cap 1. Metode statistice de implementare a sistemelor expert: teorema lui Bayes, alternative, modelul logisti; Cap 2. Sisteme bazate pe procesare cunoştinţe: forward chaining, backward chaining, factori de certitudine; Cap. 3. Utilizarea teoriei fuzzy in sisteme expert: matematică fuzzy, reguli de inferenţă fuzzy, controlere fuzzy; Cap. 4. Utilizarea metodelor descriptive de prezentare a cunoştinţelor: blackboard, grafuri conceptuale; Cap. 5. Utilizarea modelului conceptual conexionist: perceptronul, reţele cu auto-organizare, reţele Hopfield, backpropagation, reţele Bayes, reţele Towell.

C. SUBIECTELE APLICATIILOR (laborator)

1. Sistem expert Nash în medicină.

2. Sistem bazat pe teorema lui Bayes.

3. Sistem bazat pe Forward Chaining.

4. Sistem bazat pe Backward Chaining

5. Sistem cu factori de certitudine.

6. Controler fuzzy.

7. Grafuri conceptuale.

8. Sistem de clasificare cu perceptron.

9. Sistem expert bazat pe reţea multistrat Towell.

D. BIBLIOGRAFIE

1. S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence, a Modern Approach, SE, ISBN 0-13-080302-2, Prentice Hall, 2003

2. Simon Haykin, Neural Networks – a comprehensive foundation, SE, Macmillan Pub. Co, ISBN 0-13-273350-1, 1998

3. D. Waterman, A Guide to Expert Systems, Addison Wesley Pub. Co. , ISBN 0-201-08313-2, 1985