Studii universitare de doctorat în domeniul Informatică
Scoala Doctorală de Matematică și Informatică – Domeniul Informatică funcționează, în cadrul Facultății de Matematică și Informatică, din 2003. Teze cu tematici din domeniul informaticii au fost elaborate, sub coordonarea prof.dr. Stefan Mărușter, încă din 1991. La ora actuală în cadrul Scolii Doctorale de Informatică sunt 8 coordonatori de doctorat care acoperă mai multe direcții de cercetare în Informatică:
Ultimele Actualizări
Orar Școala Doctorală – Domeniul Informatică, doctoranzi, anul I
Orar2023-DomeniuDoctoratInformaticăDescarcă
Read MoreWorkshop doctoral ATU, an universitar 2022 – 2023
10.03.2023 – Workshop doctoral ATU (Alianța Timișoara Universitară): „Teza mea...
Read MoreDocumente
Documentele specifice Școlii Doctorale de Informatică.
An înființare
2003
Număr coordonatori
8
Număr locuri
10
Admitere 2023 - 2024
10 locuri:
2 locuri
finantate de la buget - cu bursa
2 locuri
finantate de la buget - fara bursa
6 locuri
cu taxa
1. Perioada de înscriere
1 august – 12 septembrie 2023
2. Examen de admitere
15 septembrie 2023
Interviurile vor fi planificate în intervalul 8:00-16:00
3. Afișarea rezultatelor parțiale
15 septembrie 2023, ora 18:00
4. Termenul limită pentru depunerea contestaţiilor
16 septembrie 2023, ora 18:00
5. Afișarea rezultatelor după contestații
18 septembrie 2023, ora 12:00
6. Termenul limită pentru confirmare pentru doctoranzi
19 septembrie 2023, ora 14:00
Confirmarea constă în achitarea taxei de înmatriculare, semnarea contractului de studii și:
- depunerea diplomei de master sau echivalentul/adeverinţa de absolvire în original – pentru doctoranzii admiși pe loc bugetat
- achitarea a 10% din taxa de școlarizare – pentru doctoranzii admiși pe loc cu taxă
Afişarea rezultatelor finale
19 septembrie 2023, ora 16:00
Programul de studii doctorale
- Toate
Plan de învățământ
Explainable and Trustworthy Artificial Intelligence
Special Chapters of Artificial Intelligence
Topics of Machine Learning
Information Retrieval
Etica si Integritate Academică
Academic Writing in Computer Science
Teze doctorat
2023-2024
- Sorin Valcan: “Automated Process of Detection in Automotive using Machine Learning Methods”, coordonator: prof.dr. Dana Petcu (11.12.2023)
- Darius Galiș: “High-Performance Approximate Pattern-Matching for Bioinformatics and Cybersecurity”, coordonator: prof.dr. Viorel Negru (15.12.2023)
2022-2023
- Mario Reja: “Multiple Pattern Matching Techniques in Security Applications using Heterogeneous Systems”, coordonator: prof.dr. Viorel Negru
2021-2022
- Sebastian Stefănigă: ”Contributions to the Analysis and Processing of Biomedical Images”, coordonatori: prof.dr. Dana Petcu, prof.dr. Debora Resina Gil
- Marius Penteliuc: „Cloud Movement Forecasting based on Wind Modeled from Satellite Imagery and a Modified Flocking Algorithm”, coordonator: conf.dr. Marc Frincu
- Kristian Miok: „Prediction Uncertainty Estimation for Deep Learning Applications”, coordonator: prof.dr. Daniela Zaharie
2020-2021
- Florin Adrian Spătaru: “Decentralized Cloud Computing”, coordonatori: prof.dr. Dana Petcu (UVT), prof.dr. Laura Ricci (University of Pisa)
- Todor Ivascu: „Integrated AmI-assisted HealthCare Systems based on a Multi-agent Architecture”, coordonator: prof.dr. Viorel Negru (UVT)
- Irina Artinescu: „Metode numerice iterative pentru reconstrucția imaginilor” , coordonator: prof.dr. Viorel Negru (UVT)
2019-2020
- Dong Nguyen Doan: „Quality Assurance for Cloud-based Big Data Applications”, coordonator: prof.dr. Dana Petcu
- Doru Rotovei: „Analytical CRM – Improving Complex Sales Success in Customer Relationship Management Systems”, coordonator: prof.dr. Viorel Negru
Coordonatori de doctorat
Cadre didactice titulare UVT
Abilitare și afiliere la SDI
Teze de abilitare
- Ruxandra Stoean: „ Novel Optimized Models of Machine Learning for Real-world Scenarios: from Support Vector Machines to Deep Learning”, 2023
- Adrian Deaconu: „Optimization Algorithms and Applications in Renewable Energy, Transportation, Civil Engineering and Internet”, 2023
- Darian Onchiș: „Recognition Algorithms from Transforms and Spanning Forests to Machine Learning”, 2022
- Cătălin Stoean: „Evolutionary Computation and Machine Learning: From Theoretical Approaches to Real-World Applications”, 2020
- Daniela Zaharie: „Analysis of Differential Evolution Algorithms From Theoretical Properties to Practical Insights”, 2018
- Mircea Marin: „Computational Models for Declarative Programming”, 2018
- Marc Frîncu: 2017
- Camelia Pintea: „Emergent Natural Computing Systems for Complex Problems”, 2015
- Gabriel Istrate: „Complex Systems Ideas in Theoretical Computer Science: from Computational Complexity to Social Dynamics”, 2015