Home » Posts tagged 'admitere licenta'

Tag Archives: admitere licenta

Program de studii nivel licență pentru admiterea 2018

Domeniul Informatică – Programul de studiu: Informatică (3 ani, zi)
Total capacitate de școlarizare 75 de locuri:
- 45 locuri Buget

- 1 loc Rromi

- 1 loc Absolvenți de licee situate în mediul rural

- 2 locuri Români de pretutindeni

- 26 locuri cu taxă
Conținut program:

Metodologia pentru organizarea și desfășurarea admiterii la licență se găsește pe site-ul UPG la secțiunea Admitere Licență 2018.

Program de studii nivel master pentru admiterea 2018

Domeniul Informatică – Programul de studiu: Tehnologii avansate pentru prelucrarea informației – TAPI (2 ani, zi)
Total capacitate de școlarizare 50 de locuri:
- 15 locuri Buget

- 1 loc Români de pretutindeni

- 34 locuri cu taxă
Conținut program:

Metodologia pentru organizarea și desfășurarea admiterii la master se găsește pe site-ul UPG la secțiunea Admitere Master 2018.

Alte informații despre admiterea 2018 găsiți în pagina Admitere 2018 sau pe site-ul UPG, în secțiunea Admitere.

Program de studii nivel licență pentru admiterea 2017

Domeniul Informatică – Programul de studiu: Informatică (3 ani, zi), 60 locuri

Conținut program:

Program de studii nivel master pentru admiterea 2017

Domeniul Informatică – Programul de studiu: Tehnologii avansate pentru prelucrarea informației – TAPI (2 ani, zi), 50 locuri

Conținut program:

Program de Licenţă INFORMATICĂ

**CURSURI OBLIGATORIIArhitectura sistemelor de calcul Modele de arhitecturi (von Neumann, Harvard etc.). Arhitectura sistem de calcul PC (magistrala, ceas sistem, sincron/asincron), unitate centrala de procesare (CISC, RISC, pipeline), memorie (RAM, ROM, cache, virtuala), ierarhie de memorii, dispozitive periferice, comunicatie (port serial, USB, network etc.). Arhitecturi paralele (sisteme multicore, supercalculatoare). Reprezentarea datelor (biti, bytes, coduri de caractere, baze numeratie, reprezentarea numerelor, precizie). Arhitecturi embedded.Fundamentele programarii Algoritmi, structuri algoritmice fundamentale, proceduri si functii. Tipuri de date si operaţii elementare. Limbaje si paradigme de programare. Limbajul de programare C. Tablouri si siruri de caractere. Pointeri. Structuri, uniuni, campuri de biti, enummerări, declaraţiii typedef. Functii utilizator. Clase de memorare. Functii pentru prelucrarea fisierelor. Directive preprocesor.Algoritmi fundamentali Rolul algoritmilor în computing (algoritmii ca tehnologie). Concepte de bază (inducţia matematică, numere, sume şi produse, numere armonice, numere Fibonacci etc.). Recursivitate. Selecţie, sortare şi căutare. Proiectarea şi analiza algoritmilor – complexitate computaţională. Aplicatii: probleme numerice, combinatoriale, cu grafuri, geometrie computaţională, cumulţimi şi şiruri.Sisteme de operare Componente. Caracteristici. Tipuri. Tehnici de gestiune a memoriei. Gestiunea proceselor şi a procesoarelor. Algoritmi. Sincronizarea si interactiunea proceselor. Strategii globale de alocare a memoriei şi procesorului. Sisteme multiprocesor. Gestiunea dispozitivelor periferice. Module sistem si structuri de date. Drivere. Sistemul de fişiere. Organizare, acces, functii, operaţii, structura fişier pe disc. Directoare. Fişiere de bază si montarea volumelor. Gestiunea resurselor în Unix/Linux şi Windows.Retele de calculatoare Terminologie, principii, componente, servicii, protocoale. Modele de referință: OSI, Internet, 5 nivele. Medii de transmisie şi semnale, scheme de modulaţie digitală, metode de multiplexare, control: flux, erori, acces la mediu de comunicaţie, adrese MAC, IP (Internet Protocol), protocoale de reţea, adresare IPv4/IPv6, algoritmi de dirijare, adresare, UDP, TCP, sistemul numelor de domenii, poştă electronică, World Wide Web, HTTP, SNMP. Alocarea resurselor şi controlul congestiei.Inteligență artificială Conceptul de inteligenţă, istoric, testul Touring, cunoaştere şi raţionament, ramuri, aplicaţii (pattern recognition, natural language processing & information retrieval, image processing & computer vision, jocuri, robotică, Web semantic). Theory of mind. Agenţi inteligenţi. Strategii de căutare: clasică (neinformată, informată – euristici), ne-clasică. Constraint Satisfaction Problems. Reprezentarea cunoştinţelor. Inferenţă probabilistică. Reţele neuronale. Learning, deep learning. Bio-inspired computing. Învățare automată (machine learning) Conceptul de învăţare automată: supervizată şi nesupervizată. Algoritmi specifici; regresie: liniară simplă şi multiplă, polinomială. Complexitatea modelelor de învăţare: overfitting compromisul deplasare – varianţă, curba de învăţare. Regresia regularizată (Ridge, LASSO, ElasticNet). Învăţare supervizată pentru clasificare (Naïve Bayes, regresia logistică). Învăţare nesupervizată pentru clasificare: clusteri ierarhici şi ne-ierarhici. Evaluarea performanţei unui algoritm de învăţare automată. Criptografie si securitatea informatiilor Criptografie simetrica. Functii Hash. Cifruri de tip stream/bloc. Algoritmii DES si AES. Criptarea cu chei publice. Criptosistemul RSA. Management chei criptare. Semnaturi digitale. Aplicaţii – Cezar, Vigenere, RC4, DES, AES. Concepte de afaceri în IT Iniţierea şi managementul afacerii. Abilităţi antreprenoriale. Marketing. Vânzări. Finanţe şi investiţii. Planificarea şi organizarea personalului. Management. Competenţe personale. Riscuri. Oportunitati. Instrumente IT&C . Structuri de date Tipuri de date abstracte elementare. Liste, stive, cozi, arbori, grafuri. Implementări posibile. Complexităţi. Funcţii elementare. Aplicaţii complexe cu TDA elementare. Alte tipuri de date abstracte: tabele de dispersie, dicţionare, heap-uri, arbori (echilibraţi, AVL, multicăi, bicolori, TRIE). Alegere structuri de date. Complexităţi. Comparaţie. Metode avansate de programare Elemente avansate de proiectare, implementare şi analiză a algoritmilor în limbajul C++: metode de programare (recursivitate, Greedy, Divide et Impera, Backtracking etc.), algoritmi seminumerici, algoritmi probabilistici, algoritmi de aproximare. Elemente recente în C++11 şi C++14: containere şi iteratori, biblioteci, expresii lambda, expresii regulate etc. Programare orientata pe obiecte Paradigma. UML. Analiza şi proiectarea orientată obiect a sistemelor software. Clase şi obiecte. Funcţii constructor şi destructor, funcţii friend, funcţii inline, membri statici. Tablouri de obiecte. Redefinirea operatorilor. Moștenire, clase de bază şi clase derivate. Funcții virtuale şi polimorfism. Stream-uri de intrare/ieşire. Limbajul C++. Dezvoltarea aplicatiilor Web Limbajul PHP – structuri de control, scripturi PHP, vectori, functii, persistenţa datelor, clase şi obiecte in PHP. Crearea paginilor Web dinamice utilizand HTML, PHP si MySQL (elemente teoretice si aplicaţii). Baze de date Sisteme de gestiune a bazelor de date, sisteme cu baze de date. Arhitecturi. Proiectarea bazelor de date cu modelul entitate-legatura. Opțiuni privind modelarea BD. Constrîngeri asupra datelor. Modelul relațional. Algebra relațională și calculul relațional. Vederi. Proiectarea bazei de date conceptuale. Studii de caz. Implementare in MySQL. Sisteme de gestiune a bazelor de date Normalizarea relațiilor. Anomalii. Dependențe funcționale. Forme normale. Proceduri si algoritmi de normalizare. De-normalizarea și performanțele bazei de date. Gestiunea tranzacțiilor. Recuperarea din eroare. Evaluarea interogărilor. Baza de date fizică. Stocare date, indecși, cluster-e, partiționare, performanțe. Securitate și autorizare. Alte modele de date (obiect-relational, obiect etc.). Alte tipuri de baze de date (NoSQL, cloud etc.). Inginerie software Software bine făcut. Încrederea în sistemele software. Etică. Modele ale procesului software (cascada, dezvoltarea incrementala si iterativa, reutilizare, prototipizare, spirala Boehm, procesul unificat Rational, metode si procese Agile – eXtreme Programming, Scrum, free si open source software). Managementul proiectelor software. Proiectarea sistemelor software. Specificatia, verificarea si validarea sistemelor software. Practici de programare, tehnici si medii integrate de dezvoltare. Algoritmica grafurilor Probleme din lumea reală. Noțiuni din teoria grafurilor, structuri, reprezentări, tipuri de grafuri. Căutări în grafuri, distanțe minime în grafuri. Conectivitate. Arbori. Probleme de colorare. Grafuri planare. Fluxuri în rețele de transport. Tehnici avansate de programare Implementare algoritmi bazaţi pe tehnici avansate de programare (Programare dinamică, Branch and Bound, Hill climbing, metoda gradientului etc.) folosind medii vizuale. Programare vizuală avansată în Microsoft Visual C# (aplicaţii Windows – GUI, componente .Net Framework, proprietăți, evenimente, tratarea excepţiilor, lucrul cu fişiere şi stream-uri, grafică în C#, programare şi colecţii generice, accesarea și prelucrarea datelor din surse de date structurate – baze de date, fişiere XML, JSON). Logică matematică şi computaţională Limbajul și modelele logicii propoziționale. Modele de adevăr. Satisfiabilitatea propozițională. Raţionamentul propozițional. Rezoluția propozițională. Logica predicatelor. De la propoziții la predicate. Raționamentul în logica predicatelor. Rezoluția predicativă. Logici multivalente. De la logica bivalentă la logicile multivalente. Logica trivalentă. Limbaje formale si compilatoare Procesoare de limbaje. Structura și fazele unui compilator. Limbaje formale. Gramatici și limbaje Chomsky. Mulțimi regulate, expresii regulate, limbaje regulate. Automate de acceptare finite (deterministe, nedeterministe). Gramatici și expresii regulate. Automate push-down. Gramatici independente de context. Traducerea limbajelor. Proiectarea compilatoarelor. Analiza: lexicală, sintactică, semantică. Medii de execuție. Generarea codului obiect. Optimizarea codului obiect. Tehnici de optimizare Modelare şi simulare pentru optimizare. Probleme de optimizare, probleme-test de optimizare. Optimizare multiobiectiv (dominanţă şi optim Pareto). Tehnici exacte si aproximative de optimizare. Algoritmi clasici de optimizare (greedy, branch and bound, programare dinamică, algoritmi numerici – metoda gradientului, metoda Newton). Algoritmi avansaţi sau neconvenţionali de optimizare (hill-climbing, căutare locală, simulated annealing, tabu search, algoritmi genetici etc). Fundamentele algebrice ale informaticii Multimi, relatii, functii, partitii. Teoria numerelor, numere prime. Combinatorica. Grupuri. Polinoame. Operatii cu matrici. Spaţii vectoriale. Operatori liniari. Forme biliniare si patratice. Probabilitati si statistica Câmp de probabilitate. Variabile aleatoare. Independenţă stochastică. Repartiţii clasice discrete si continue. Convergenţa variabilelor aleatoare, legea numerelor mari, aplicaţii. Funcţia caracteristică. Teoreme limită centrală. Spaţiu de selecţie, repartiţie de selecţie. Estimarea parametrilor. Verificarea ipotezelor statistice. Modelul liniar de regresie, metoda celor mai mici pătrate. Calcul diferential si integral, Ecuatii diferentiale si cu derivate partiale, Metodologia elaborarii lucrarii de licenta.**
*CURSURI OPȚIONALE*
*1b. Dezvoltarea aplicatiilor mobile (opt 1)*Proiectarea si dezvoltarea aplicatiilor pentru dispozitive mobile. Dezvoltarea aplicatiilor pentru Android. Component Based Architecture. (Activities. Services. Broadcast Receivers. Content Providers). Paradigmele Model View Controller – Model View Presenter. Interfata utilizator GUI, grafica pt aplicatiile mobile. Comunicatia inter-procese. Aplicatii de retea. Senzori, servicii bazate pe locatie. Distribuirea aplicatiilor mobile.					*3b. Programare paralela, concurenta si distribuita (opt 3)*Calcul paralel. Aplicatii care necesita calcul intens. Modele. Multithreading, Hyperthreading. Sincronizare. Concurenta. Memorie partajata, memorie distribuita. Sisteme hibride. OpenMP, Message Passing Interface MPI. Masurarea performantelor.
*4a. Paradigme conceptuale ale sistemelor de calcul (opt 4)*Paradigme conceptuale folosite in sistemele de calcul: bit, fisier, sistem de operare, abstractizare, limbaje de programare, procesor, open/free software, GNU, reverse engineering, legacy systems.				*6c. Paradigme fizice ale sistemelor de calcul (opt 6)*Informatica cuantică. Mecanică cuantică. Unitatea de informaţie cuantică: qubitul. Entanglement cuantic. Aplicaţii: calculatoarele, criptografia și internetul cuantic. Comunicaţii cuantice.
*4b. Infrastructuri speciale de calcul (opt 4)*Distributed Computing. Internet of Things. P2P. Virtual Machines and Virtualization. Containers. Cluster Computing. Grid Computing. Cloud Computing. Service Oriented Applications. Dezvoltare aplicatii.		*1a. Grafica pe calculator (opt 1)*Grafica vector si bitmap. Transformări geometrice. Ameliorarea imaginilor in domeniul spațial. Restaurarea imaginilor. Operații morfologice cu imagini. Segmentarea imaginilor. Recunoașterea obiectelor din imagini. Echipamente si tehnologii. Aplicatii in Matlab.
*2b. Administrarea sistemelor UNIX/Linux (opt 2)* Instalarea, configurare si administrare server cu sistemul de operare Linux, asigurarea functionalitatii serviciilor oferite de acesta si mentinerea securitatii, monitorizare si alerte.	*2a. Elemente avansate de sisteme de operare și rețele de calculatoare (opt 2)* Linux – distributii, instalare, procedura boot, partitii. Interfata utilizator, resurse, sisteme de fisiere. Program, proces, executabil, thread-uri. Biblioteci sistem, biblioteci statice/dinamice. Compilare program, structura executabil, dependente. Retele de calculatoare: structura pachetelor, protocoale retea; analiza pachetelor de retea si Internet; Comunicare prin retea, sockets TCP/IP si UDP. Modelele client-server si peer-to-peer. Firewall, packet filtering, proxy. Streaming.
*6b. Redactare și comunicare științifică și profesională (opt 6)* Elaborarea unei lucrări ştiinţifice/profesionale. Copyright şi plagiat. Tehnici de prezentare. Tipuri de audienţă. Comunicare profesională. Aspecte etice, legale, tehnologice şi practice.			*6a. Etică profesională și proprietate intelectuală (opt 6)*Etică profesională. Dreptul proprietății intelectuale. Dreptul de autor. Dreptul proprietatii industriale. Protectia operelor in mediul informatic. Operele derivate. Regimul operelor de serviciu. Protecția operelor de artă digitală. Regimul juridic aplicabil mărcilor.
*5a. Modelare si simulare (opt 5)*Generarea variabilelor aleatoare.Modelarea şi simularea fenomenelor nedeterministe. Metoda Monte Carlo – aspecte teoretice şi aplicaţii. Modelarea şi simularea firelor de aşteptare (cozilor). Limbaje de simulare-limbajul GPSS.			*5b. Statistica computationala (opt 5)*Generarea variabilelor aleatoare. Metoda bootstrap si aplicaţii. Factorizari LR, QR, Housholder, Givens, descompunerea în vectori şi valori proprii, descompunerea în valori singulare. Utilizarea tehnicilor de factorizare în rezolvarea modelelor de regresie liniară multiplă.
*3a. Calcul numeric (opt 3)* Erori. Evaluarea funcţiilor. Aproximarea funcţiilor: prin interpolare (liniară, cu polinom Lagrange, cu polinom Newton, curbe spline), în medie. Regresia liniară, polinomială. Metode de rezolvare a ecuaţiilor (bipartiţiei, coardei, Newton, Newton modificată, iteraţiilor) si a sistemelor de ecuaţii liniare (directe, iterative, gradient). Integrare numerică (Newton-Cotes, Gauss). Rezolvarea ecuaţiilor diferenţiale ordinare. Rezolvarea ecuaţiilor cu derivate parţiale (diferenţe finite, volum finit, elemente finite).

Program de Master INFORMATICĂ – TAPI

CURSURI OBLIGATORII- master TAPI

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 regularízate: 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 – master TAPI*
*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 (opt 2)* 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 (RAV). 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(opt 4)* Internet: istoric, evoluţie, arhitectură, standarde, protocoale, aplicaţii. WWW: istoric, arhitectură, protocoale, tehnologiiWeb 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.