Home » Educatie » Master Informatica


Planurile de învățământ TAPI (master):


Îndrumătorii de an:

  • Anul I – Conf. dr. Simona Nicoară
  • Anul II – Conf. dr. ing. Zoran Constantinescu

 

Teme disertație TAPI (an universitar 2018-2019)

Conf. dr. GABRIELA MOISE

  1. Aplicatii ale realității virtuale în educație
  2. Criminalitate informatică
  3. Aplicații ale creativității computaționale în sport/cultură/educație
  4. Sisteme colaborative în educație

Conf. dr. MARINOIU CRISTIAN

  1. Modele de regresie- modelare și analiză pe o temă la alegere
  2. Aplicaţii care utilizează tehnici avansate de data mining

Conf. dr. VLĂDOIU MONICA

  1. Biblioteci digitale în preservarea infomatiei, cunoştintelor şi culturii
  2. Baze de date multimedia. Aplicaţii în economie, industrie şi societate
  3. Open society, open education, open publishing, open source etc.

Conf. dr. NICOARĂ SIMONA

  1. Folosirea metaeuristicilor în rezolvarea problemelor (de optimizare a parametrilor de funcționare a unui dispozitiv / de partiționare optimală a unui poligon sau poliedru etc.) – implementare sau cercetare
  2. Aplicație de planificare calendaristică în procesarea informației și comunicații / achiziții / producție / transport / distribuție
  3. Aplicație utilă studenților pentru dezvoltarea carierei în Informatică

Conf. dr. ing. ZORAN CONSTANTINESCU

Şef lucrări dr. IONIŢĂ IRINA

  1. Aplicarea tehnicilor de data mining pentru predicția ratei abandonului în universități
  2. Tehnici de Data Mining pentru detectarea intruziunilor

Lector dr. ŞCHIOPU DANIELA

  1. Aplicații pentru recunoașterea vorbirii (pentru limba română)
  2. Aplicații pentru prelucrarea obiectelor multimedia (recunoașterea obiectelor din imagini, video)
  3. Realizarea unui sistem colaborativ

 


 

FIȘELE DISCIPLINELOR pentru masterul TAPI în anul școlar 2017-2018:

ANUL I –  Discipline obligatorii și opționale

Semestrul 1 Semestrul 2
Analiza datelor Baze de date multimedia
Metaeuristici Securitatea informației
Sisteme colaborative Activităti de cercetare în Tehnologiile Informației și Comunicațiilor în secolul 21
Creativitate computațională Curs opțional 2 – Inteligență computațională
Curs opțional 1 – Dezvoltarea carierei în Informatică Curs opțional 2 – Prelucrarea obiectelor multimedia
Curs opțional 1 – Metodologia cercetării științifice Curs opțional 2 – Tehnologiile informației și comunicațiilor în secolul 21

ANUL II –  Discipline obligatorii și opționale

Semestrul 3 Semestrul 4
Stocarea și regăsirea informației Modelarea și simularea sistemelor complexe
Tehnici avansate de data mining Infrastructuri performante pentru procesarea informației
Agenți software Curs opțional 4 – Cercetări operaționale
Curs opțional 3 – Linii de dezasamblare Curs opțional 4 – Programarea avansată a aplicațiilor Internet
Curs opțional 3 – Planificare calendaristică Curs opțional 4 – Recunoașterea formelor
Practică de specialitate Curs opțional 4 – Tehnici avansate de data mining (2)
Curs opțional 5 – Instrumente informatice pentru antreprenoriat și management
Curs opțional 5 – Managementul informației la nivelul organizațiilor
Curs opțional 5 – Paradigme informaţionale ale societăţii cunoaşterii

 


 

Program de Masterat în domeniul INFORMATICĂ: Tehnologii Avansate pentru Prelucrarea Informației

Cursuri obligatorii

  • Modelarea si Simularea Sistemelor Complexe Modelare abstracta sisteme dinamice complexe. Spatiul fazelor. Atractori. Conditii de stabilitate. Construirea iterativa a modelelor complexe. Reactia inversa (feedback) in modelarea sistemelor dinamice. Modelarea prin reactii combinate. Clasificarea metodelor utilizate in modelarea sistemelor. Modelarea si simularea feedback-ului (negativ, pozitiv). Exemple de modele: “limits to growth”, “tragedy of the commons”, “epidemic” (SI, SIR), “accidental adversaries”, “shifting the burden”.
  • Infrastructuri Performante pentru Procesarea Informației Calcul paralel. Evolutie. Aplicatii care necesita calcul intens. Terminologie. Modele. Multithreading. Hyperthreading. Sincronizarea in sistemele cu memorie partajata. Open Multi Processing (OpenMP) Distributed-memory. Message passing Interface (MPI). Clustere Linux. GPU computing. CUDA, Supercomputing for the masses. Grid computing. Cloud computing. Tendinte.
  • Creativitate Computațională Creativitatea masinilor; utilizarea tehnicilor computationale pentru creativitatea umană (individuală, ca grup). Teorii și concepte ale creativitatii computationale; software creativ pentru diferite domenii: arta, muzica; evaluarea sistemelor creative; comparatii intre creativitatea computationala si creativitatea umana; creativitate colaborativa; tehnici computationale generice pentru implementarea de componente de sisteme creative; experienta practica in dezvoltarea de software creativ.
  • Baze de Date Multimedia Baze de date orientate de obiecte şi SGBD-uri multimedia. Funcţionalitatea BDMM. Managementul stocării datelor multimedia. Modele de date și arhitecturi în BDMM. Tranzacţii, concurenţa şi recuperare. Metode de acces multi-dimensionale si clustering. Interogare, regăsire şi regăsirea semantică a informaţiei. Faţete, ponderi şi parametrizare. Specificarea formală a tipurilor de interogări. Schema de indexare. Algoritmi de interogare. Metadate pentru multimedia. Prezentări multimedia. Calitatea serviciilor. Aplicaţii BDMM. Dezvoltarea BDMM bazata pe model de obiecte multimedia. Dezvoltare de aplicații în PostgreSQL.
  • Securitatea Informației Modele, metode si tehnici pentru securitatea informaţională: modele de atacuri, criptare avansată, sisteme pentru detectarea intruşilor, securitatea sistemelor de operare, protocoale de reţea, securitate hardware, securitatea aplicaţiilor Web, evaluarea securitatii sistemelor.
  • Agenti Software Terminologie; clasificari agenti; asistenti personali; arhitecturi agenti software; ontologii; cunoastere si rationament; reprezentarea cunostintelor; invatare; sisteme multi-agent: dezvoltare, rezolvarea de probleme reale folosind sisteme multi-agent.
  • Sisteme Colaborative Concepte, teorii, metode si tehnici specifice sistemelor colaborative; exemple de utilizare a sistemelor colaborative; clasificare, dezvoltare, evaluare sisteme colaborative; generaţii Web (Web 1.0 – Web 4.0); Computer-Supported Cooperative Work; Computer-Supported Collaborative Learning.
  • Analiza Datelor Analiza exploratorie a datelor. Analiza varianţei. Analiza in componente principale(ACP). Modelul de regresie liniară multiplă. Metode de regresie pentru modele de mari dmensiuni: PCR (Principal Component Regression) şi PLS (Partial Least Squares)
    Modele regularizate: Ridge, LASSO, Adaptive LASSO, ElasticNET. Exemple de aplicații: analiza politicii de creditare a clienţilor şi predicţia şanselor de a recupera împrumutul, clasificarea clienţilor în vederea realizării unui marketing orientat spre cerinţele lor, detectarea activităţilor frauduloase în domeniul financiar-bancar, analiza fluxului de date şi detectarea rapidă a intruziunilor în reţelele de calculatoare, analiza datelor genetice cu scopul anticipării unor posibile boli şi a optimizării tratamentelor aferente etc.
  • Metaeuristici Specificul metaeuristicilor, rolul lor în rezolvarea problemelor din lumea reala, aplicaţii. Hill-climbing search, simulated annealing, tabu search, căutare cu vecinătăţi variabile, GRASP, metaeuristici inspirate din natură şi swarm intelligence (algoritmi genetici, PSO – Particle Swarm Optimization, ACO – Ant Colony Optimization, Wasp Behavioral Model, sisteme imunitare artificiale, reţele neuronale artificiale), căutare locală ghidată. Metaeuristici pentru optimizarea multiobiectiv. Paralelizare, coevoluţie, hibridare
  • Stocare și Căutare în Spații Ierarhice Sisteme ierarhice de stocare şi regăsire a informaţiei. Copyright. Biblioteci digitale. Convertire, construcţie, biblioteci virtuale. Documente digitizate. Moduri de acces. Organizare bibliografică. Interfeţe utilizator. Căutare, navigare şi navigare ghidată. Reprezentare caractere, documente, imagini, audio şi video. Limbaje de markup şi metadate. Metadate bibliografice. Interoperabilitate. Standarde şi protocoale. Biblioteci digitale instrucţionale. Devoltare de biblioteci digitale cu Greenstone.
  • Tehnici Avansate de Data Mining Modele liniare de clasificare: Analiza discriminanta liniară, Regresia logistică. Clasificatorii Naive Bayes şi K Nearest Neighbours (KNN). Arbori de decizie, prunning. Estimarea acurateţii de predicţie a unui clasificator. Overfitting:compromisul deplasare-varianţă. Performanţa clasificatorilor. Matricea de confuzie. Graful şi curba ROC (Receiver Operating Characteristics). Exemple de aplicații: recunoaşterea automată a scrisului de mână, a vocii, a feţei, a amprentelor, a irisului, a emoţiilor, a vorbirii ţinând cont de mişcarea buzelor şi a mimicii etc., detectarea automată a spam-urilor, stabilirea profilului comportamental al unei persoane în funcţie de acţiunile sale în mediul virtual, clasificarea conducătorilor auto în funcţie de comportamentul lor în trafic sa.
  • Activități de Cercetare – Tehnologiile Informației și Comunicațiilor în Secolul 21 – vezi 2b pentru conținut

Cursuri opționale

  • 1a. Metodologia Cercetării Știinţifice (opt 1)
    Instructiuni privind elaborarea unei lucrări ştiinţifice. Copyright şi plagiat. Evitarea plagiatului. Alegerea unei teme de cercetare. Clasificarea metodelor de cercetare. Resurse educaţionale și de cercetare deschise. Literature search. Literature review. Tehnici de prezentare. Cercetare în domeniul Științei Calculatoarelor
  • 1b. Dezvoltarea Carierei în Informatică (opt 1)
    Specificul carierei in informatica. Directii pentru absolventii de informatica. Abilitati, aptitudini, valori si interese – Identificare, construire, intelegere, prioritizare si exprimare. Planificarea carierei: obiective, plan de cariera, job search, profil personal (online), autoevaluare, interviu, comunicare si colaborare. Career self management, team leadership, time management. Etica profesionala. Career coaching. Experiente
  • 2a. Inteligenta Computațională (opt 2)
    Metode computaţionale inspirate din natură. Implementare pentru rezolvarea de probleme din lumea reală. Paradigme ale inteligenţei computaţionale: reţele neuronale, deep learning, calcul evoluţionist, sisteme fuzzy. Mecanisme adaptive care determină comportamentul inteligent al sistemelor în medii complexe, în care au loc multe modificări.
  • 2b. Tehnologiile informației și comunicațiilor în sec. 21
    Open society (open government, open publishing, open education OER/OCW/MOOC, open access etc.). Open source si Free software. Oportunitati create de IoT si Ethics in IoT. Deep Learning. Advanced Human Computer Interaction. Big Data. Inteligenta calculatoarelor. Digital culture, digital society, digital economy, digital life, digital freedom. Security, privacy and trust in digital world. Communities of learners/developers/users etc. Social networks. Collaborative learning, working etc. Embedded systems, pervasive and ubiquitous computing, ambient intelligence.
  • 2c. Prelucrarea Obiectelor Multimedia (opt 2)
    Prelucrarea imaginilor. Elemente de bază, transformări în domeniul spațial și al frecvențelor. Metode de restaurare. Segmentare. Recunoașterea obiectelor din imagini. Prelucrare imaginilor color. Metode de recuperare. Prelucrarea semnalelor. Elemente de bază. Semnale discrete/stochastice. Analiza Fourier. Filtre liniare. Recunoașterea automată a vorbirii. Elemente de bază. Metode si sisteme de înțelegere a vorbirii, de dialog, de recunoaștere a vorbirii/vorbitorului. Prelucrarea și analiza semnalului vocal. Prelucrarea video. Sisteme și semnale 2D și 3D. Estimarea mișcării, aplicații. Tehnici și standarde de compresie a fișierelor video. Analiza imagini și video. Metode de recuperare.
  • 3a. Planificare calendaristică (opt 3)
    Concepte de bazăînplanificareacalendaristică. Planificarea evenimentelor (events scheduling): probleme tip orar(timetabling):orare de transport, orare educationale, orare evenimente sportive, artistice etc. probleme de planificare a personalului (employee timetabling). Planificarea sarcinilor pe maşini(machine scheduling). Modelari, algoritmi, studii de caz, analize comparative
  • 3b. Linii de dezasamblare (opt 3)
    Linii de asamblare. Linii de dezasamblare (a produselor scoase din uz). Problema de echilibrare a liniilor de dezasamblare (PELD) – problemă multiobiectiv NP-dificilă, care caută să determine secvenţa fezabilă de dezasamblare care minimizează numărul de staţii de lucru necesare, durata totală a timpului mort, spaţiul necesar pentru depozitarea componentelor şi cantitatea de toxine eliberata în mediul ambiant. Algoritmi de rezolvare a PELD. Cercetari conexe.
  • 4a. Cercetări operaţionale (opt 4)
    Abordarea ştiinţifică a luării deciziilor (tehnici de modelare matematică, analiză statistice şi metode de optimizare). Metode de analiză, modelare şi rezolvare optimă a problemelor reale din diverse domenii (probleme de transport, gestiunea stocurilor, alocarea de investiţii, uzura, înlocuirea şi menţinerea echipamentelor, optimizarea de drumuri în reţele, planificare operativă; prognoze economice etc. Programare liniară (algoritmul Simplex, dualitate, analiza senzitivă, probleme de transport). Programare în numere întregi. Programare dinamică. Programare stochastică (teoria fenomenelor de aşteptare, lanţuri Markov, procese Poisson). * Implementare in Phyton.
  • 4b. Programarea avansată a aplicaţiilor Internet
    Internet: istoric, evoluţie, arhitectură, standarde, protocoale, aplicaţii. WWW: istoric, arhitectură, protocoale, tehnologii
    Web 2.0: Istorie. Tehnologie. JavaScript, AJAX. JavaScript: Obiecte, funcţii, operatori, excepţii. Modificare DOM. Evenimente. Mashups: definitie, clasificare. Metadate, interoperabilitate, content provider. Tehnologii noi web: HTML5, CSS3, XML. Multimedia streaming in Internet. Cloud computing: software as a service. Mobile computing, mobile Internet Tendinte in programarea aplicatiilor pe Internet. Ubiquitous computing. Internet of Things. Dezvoltare aplicatii.
  • 4c. Recunoaşterea formelor (opt 4)
    Elemente introductive ale teoriei recunoaşterii formelor. Abordarea statistică în recunoaşterea formelor. Abordarea sintactică în recunoaşterea formelor Abordarea unificată a recunoaşterii statistice şi sintactice. Recunoaşterea formelor cu ajutorul reţelelor neuronale. Aplicatii ale recunoasterii formelor
  • 4d. Tehnici Avansate de Data Mining (2) (opt 4)
    Învăţare supervizată (clasificatorul SVM – Support Vector Machine, reţele neuronale) învăţare nesupervizată (clusteri ierarhici şi prin partiţionare), clusterizare fuzzy, text mining, web mining. Aplicații: clasificarea automată a seriilor de timp (de exemplu a electrocardiogramelor, a indicatorilor economici etc.), analiza eficienţei unor produse farmaceutice, clasificarea ţărilor ( a regiunilor, oraşelor etc.) în funcţie de o serie de indicatori (economici, sociali, demografici, de mediu etc.), clasificarea automată a scrisorilor a textelor.
  • 5a. Paradigme Informaționale ale Societății Cunoașterii (opt 5)
    Cultura corporatistă în domeniul IT&C. Profesionistul IT&C în industrie şi universitate. Administrarea bazelor de date la nivel corporatist. Paradigme de securitate în sisteme şi reţele de calculatoare. Criminalitatea informatică (stare de fapt, provocări, soluţii). Personalitati IT&C şi contribuţia lor în societate * Curs cu invitati externi din domeniul IT&C
  • 5b. Managementul Informaţiei la Nivelul Organizaţiilor (opt 5)
    Organizații inteligente, managementul informației, managementul cunoștințelor (inclusiv modele), tipuri de cunoștințe, respectiv , sisteme informatice din cadrul organizațiilor, noțiunil de bază ale sistemului ERP SAP, testare. Tranzacții în module precum: Contabilitate Financiară, Gestiunea Fondurilor, Managementul Materialelor, Resurse Umane, Managementul Proiectelor etc. Aplicatii în limbajul de programare ABAP (propriu sistemului SAP).
  • 5c. Instrumente Informatice pentru Antreprenoriat si Management (opt 5)
    Metode de centralizare si monitorizare a informatiilor. Instrumente de lucru colaborative pentru project management (Asana, Trello, Orange Scrum, Slack, Taiga, Zoho Projects, MeisterTask). Evaluarea riscurilor folosind instrumente informatice. Analizarea unei idei de afaceri folosind Business Canvas Model. Analizarea eficientei unui proiect. Evaluarea oportunității de a dezvolta un proiect antreprenorial specific si folosirea instrumentelor necesare pentru realizarea sa.

Examenul de disertație din sesiunea IULIE 2018, specializarea TAPI

Înscriere (sala E IV 8), secretar comisie Simona Nicoară:

  • Vineri 29.06.2018, orele 9.00 – 13.00

Susținere: Joi 5 iulie 2018

Documente necesare pentru înscriere:

Dosar plic conținând:
a) cererea de înscriere (se va completa şi semna formularul tip – Anexa 12);
b) copie după cartea de identitate;
c) nota de lichidare (completată şi semnată – aveți în vedere că de regulă nu se face pe loc);
d) pagina cu titlul lucrării (Anexa 8), pagina cu datele iniţiale pentru lucrarea de disertație (Anexa 9) şi aprecierea conducătorului ştiinţific (Anexa 10), completate şi semnate, în original, de către absolvent, directorul de departament şi conducătorul ştiinţific (în această etapă nu este nevoie de avizul reprezentantului facultăţii).
Un al doilea exemplar din Anexele 8, 9 şi 10 completat şi semnat, în original, va fi inclus şi în lucrarea de disertație.
e) 2 fotografii format ¾ pe hârtie mată;
f) copie după chitanţa privind plata taxei de examinare în cuantum de 200 (două sute) lei, cuantum valabil pentru anul universitar 2017-2018, în cazul candidaţilor la examenul de finalizare a studiilor proveniţi dintre absolvenţii Universităţii Petrol-Gaze din Ploieşti care repetă examenul sau care nu l-au susţinut în primii doi ani de la absolvire.

*) Toate anexele vor avea obligatoriu tiparite informațiile din subsol (ex. F 271.13/Ed.3 Fișier SMQ/Formulare).

Lucrarea de disertație în format tipărit și în format electronic (format PDF neprotejat, care să permită accesarea textului). Nu se admit fişiere şi nici pagini PDF scanate.

Ordinea documentelor din lucrarea de licenţă este următoarea:
– pagina cu titlul lucrării (Anexa 8);
– pagina cu datele iniţiale (Anexa 9);
– aprecierea conducătorului ştiinţific (Anexa 10);
– cuprinsul lucrării urmat de conţinutul acesteia.

Poster pentru lucrarea (varianta electronică) realizat conform instrucţiunilor. Posterul poate fi adus în momentul înscrierii (pe un stick sau pe CD-ul cu lucrarea) sau poate fi trimis pe e-mail la adresa: snicoara77@yahoo.com.

Alte fișiere necesare:

  • copertă lucrare – fișierul va fi folosit atât ca primă pagină în lucrare, cât și drept copertă exterioară (fie de carton, fie plastifiată dacă lucrarea este cu arc) și NU va conține titlul lucrării. Dacă folosiți copertă de carton, care se încarcă mai mult, din rațiuni estetice puteți scrie în antet doar Universitatea și Facultatea, nu și specializarea. Pe pagina de hârtie care este prima pagina din lucrare includeți tot textul.
  • ghid elaborare lucrare
  • ghid informal de elaborare lucrare (respectarea ghidurilor condiționează acceptarea lucrării de către îndrumător)
  • regulament UPG de finalizare a studiilor