Artificial Intelligence and Distributed Computing
cu predare în limba engleză
Informații despre programul de studii
Misiunea principală a programului de studii universitare de masterat Artificial Intelligence and Distributed Computing este de a asigura obținerea unor competențe specifice desfășurării de activitate de cercetare fundamentală și aplicativă în domeniul Informaticii, orientată cu precădere înspre domenii actualitate cum sunt inteligența artificială, calculul distribuit și de înaltă performanță, precum și progrese din domeniul teoriei calculului. Competențele dobândite vor permite absolvenților programului de studii universitare de masterat să urmeze ciclul de studii universitare de doctorat sau să își desfășoare activitate în institute de cercetare și departamente de cercetare-dezvoltare în domeniul IT.
Competențe-cheie:
- CC1. Competențe multilingvistice;
- CC2. Competențe în domeniul științei, tehnologiei, ingineriei și matematicii;
- CC3. Competențe digitale;
- CC4. Competențe personale, sociale și de a învăța să înveți;
- CC5. Competențe civice;
- CC6. Competențe antreprenoriale.
Competențe profesionale:
- CP1. Capacitatea de a înțelege/utiliza/adapta concepte specifice Inteligenței artificiale și calculului distribuit în diferite contexte teoretice și practice;
- CP2. Capacitatea de a modela/proiecta/implementa sisteme inteligente cu aplicații în diverse domenii științifice și tehnice;
- CP3. Capacitatea de a utiliza tehnologii recente din calculul de înaltă performanță și calculul distribuit;
- CP4. Capacitatea de a analiza cerințele utilizatorilor, de a identifica soluții, de a compara și selecta instrumente teoretice și software adecvate;
- CP5. Capacitatea de a propune/analiza/demonstra/dezvolta concepte și teorii inovatoare;
- CP6. Capacitatea de a analiza critic rezultate ale cercetării comunității și de a elabora rapoarte științifice;
- CP7. Competențe antreprenoriale în domeniul IT.
Competențe transversale:
- CT1. Capacitate de procesare a unor informații complexe și de integrare a cunoștințelor specifice unor domenii variate;
- CT2. Capacitate de planificare și organizare eficientă a muncii cu respectarea termenelor;
- CT3. Respectarea normelor de etică specifice domeniului de activitate.
- CT4. Capacitatea de a comunica/transfera cunoștințe și de a instrui în domeniul informaticii, cu precădere în cadrul colaborărilor interdisciplinare.
- CT5. Capacitatea de a se implica în activități destinate unor grupuri sociale diverse și utilizarea expertizei profesionale pentru a iniția/derula proiecte și activități care să susțină procesul de digitalizare și educație pentru o societate digitalizată;
- CT6. Preocupare față de protejarea mediului înconjurător în contextul utilizării și dezvoltării unor tehnologii de calcul inovatoare.
Cunoștințe – Conform Cadrului European al Calificărilor (European Qualifications Framework – EQF), rezultatele învățării aferente nivelului 7 de calificare, corespunzător studiilor universitare de masterat, presupun cunoștințe foarte specializate și conștientizarea critică a acestora, unele dintre ele situându-se în avangarda nivelului de cunoștințe dintr-un domeniu de muncă sau de studiu, ca bază a unei gândiri și/sau cercetări originale:
- Cunoștințe avansate în domeniul logicii și raționamentului automat;
- Metode de distribuire a calculului;
- Concepte specifice calculului de înaltă performanță;
- Metode de reprezentare a cunoștințelor și de extragere a acestora din date;
- Modele probabiliste în reprezentarea și procesarea cunoștințelor;
- Modele și metode în învățarea automată;
- Algoritmi avansați de căutare în spațiul soluțiilor și algoritmi de planificare;
- Principii ale proiectării și implementării aplicațiilor distribuite;
- Cunoștințe avansate în modelare computațională și analiza algoritmilor;
- Concepte din metodologia cercetării științifice.
Abilități – Conform Cadrului European al Calificărilor (European Qualifications Framework – EQF), rezultatele învățării aferente nivelului 7 de calificare, corespunzător studiilor universitare de masterat, presupun abilități de specialitate pentru rezolvarea problemelor în materie de cercetare și/sau inovare, pentru dezvoltarea de noi cunoștințe și proceduri și pentru integrarea cunoștințelor din diferite domenii:
- Proiectarea și implementarea unor sisteme inteligente, sisteme multi-agent, sisteme expert, sisteme de recomandare;
- Implementarea unor modele de învățare automată adaptate diferitelor domenii aplicative;
- Utilizarea tehnologiilor orientate spre servicii (cloud/edge/fog computing);
- Utilizarea unor instrumente de modelare și simulare;
- Abilitatea de a desfășura activitatea de cercetare în domeniul Informaticii și domenii înrudite;
- Abilități de analiză calitativă și cantitativă a datelor;
- Proiectarea și implementarea unor sisteme inteligente, sisteme multi-agent, sisteme expert, sisteme de recomandare;
- Implementarea unor modele de învățare automată adaptate diferitelor domenii aplicative;
Responsabilitate și autonomie – Conform Cadrului European al Calificărilor (European Qualifications Framework – EQF), rezultatele învățării aferente nivelului 7 de calificare, corespunzător studiilor universitare de masterat, presupun gestionarea și transformarea situațiilor de muncă sau de studiu care sunt complexe, imprevizibile și necesită noi abordări strategice, prin asumarea responsabilității pentru a contribui la cunoștințele și practicile profesionale și/sau pentru revizuirea performanței strategice a echipelor:
- Respectarea confidențialității și protejarea proprietății intelectuale în relațiile cu colaboratorii;
- Reprezentarea corectă a nivelului de competență și acceptarea de sarcini în limitele acestuia;
- Responsabilitatea de a respecta cele mai înalte standarde profesionale în dezvoltarea de produse software și în activitatea de cercetare;
- Păstrarea autonomiei, integrității și independenței în opiniile profesionale;
- Promovarea integrității și reputației profesiei, în concordanță cu interesul public;
- Perfecționarea continuă în domeniul de activitate;
- Comportament etic, cinstit și colegial în practicarea profesiei.
Cod COR 251101- Proiectant sisteme informatice
| Nr. crt. | Disciplină | C1 | C2 | Pachet optional | Cod disciplină | Semestru | An | Credite |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Distributed Systems | DF | DO | - | INFOM101 | 1 | 1 | 6 |
| 2 | Fundamentals of Artificial Intelligence | DF | DO | - | INFOM102 | 1 | 1 | 6 |
| 3 | Research Ethics | DC | DO | - | INFOM103 | 1 | 1 | 2 |
| 4 | Methodology of Research Activity | DF | DO | - | INFOM104 | 1 | 1 | 4 |
| 5 | Advanced Logic and Functional Programming | DS | DOP | P1 | INFOM105 | 1 | 1 | 6 |
| 6 | Architectures for Parallel Computing | DS | DOP | P1 | INFOM106 | 1 | 1 | 6 |
| 7 | Introduction to Cybersecurity. Prevention, Detection and Mitigation Techniques | DS | DOP | P1 | INFOM111 | 1 | 1 | 6 |
| 8 | Operations Research and Optimization | DS | DOP | P1 | INFOM107 | 1 | 1 | 6 |
| 9 | Data analysis and programming in R | DS | DOP | P2 | INFOM108 | 1 | 1 | 6 |
| 10 | Distributed Methods and Technologies based on XML | DS | DOP | P2 | INFOM109 | 1 | 1 | 6 |
| 11 | Dynamical Systems in Machine Learning | DS | DOP | P2 | INFOM110 | 1 | 1 | 6 |
| 12 | Cryptography and information security | DS | DOP | P2 | INFOM116 | 1 | 1 | 6 |
| 13 | Academic and Technical Writing | DF | DO | - | INFOM201 | 2 | 1 | 6 |
| 14 | Research Stage | DS | DO | - | INFOM202 | 2 | 1 | 6 |
| 15 | Multi-agent Systems | DS | DOP | P1 | INFOM203 | 2 | 1 | 6 |
| 16 | DevSecOps | DS | DOP | P1 | INFOM221 | 2 | 1 | 6 |
| 17 | Term Rewriting | DS | DOP | P1 | INFOM205 | 2 | 1 | 6 |
| 18 | Cloud Security | DS | DOP | P2 | INFOM218 | 2 | 1 | 6 |
| 19 | Data Mining | DS | DOP | P2 | INFOM206 | 2 | 1 | 6 |
| 20 | Parallel Computing | DS | DOP | P2 | INFOM207 | 2 | 1 | 6 |
| 21 | Automated Theorem Proving | DS | DOP | P2 | INFOM208 | 2 | 1 | 6 |
| 22 | Special Topics in Artificial Intelligence | DS | DOP | P3 | INFOM209 | 2 | 1 | 6 |
| 23 | Modeling and Verifying Algorithms in Coq | DS | DOP | P3 | INFOM211 | 2 | 1 | 6 |
| 24 | Big Data Technologies | DS | DOP | P3 | INFOM210 | 2 | 1 | 6 |
| 25 | Programming I | DF | DFAC | Facultativ | INFOL102 | 1 | 1 | 6 |
| 26 | Operating Systems I | DF | DFAC | Facultativ | INFOL302 | 1 | 1 | 5 |
| 27 | Volunteering I | DC | DFAC | Facultativ | INFOM100 | 1 | 1 | 2 |
| 28 | Logical and Functional Programming | DS | DFAC | Facultativ | INFOL601 | 2 | 1 | 4 |
| 29 | Programming II | DF | DFAC | Facultativ | INFOL204 | 2 | 1 | 5 |
| 30 | Volunteering II | DC | DFAC | Facultativ | INFOM200 | 2 | 1 | 2 |
| 31 | Techniques for Scientific Work | DS | DO | - | INFOM301 | 1 | 2 | 8 |
| 32 | Machine Learning | DS | DO | - | INFOM302 | 1 | 2 | 8 |
| 33 | Computer Vision | DS | DOP | P1 | INFOM303 | 1 | 2 | 7 |
| 34 | Resource Management in Distributed and Parallel Systems | DS | DOP | P1 | INFOM304 | 1 | 2 | 7 |
| 35 | Neuroscience – Brain Computing Interfaces | DS | DOP | P1 | INFOM305 | 1 | 2 | 7 |
| 36 | Computer Virusology | DS | DO | P1 | INFOM319 | 1 | 2 | 7 |
| 37 | Metaheuristic Algorithms | DS | DOP | P1 | INFOM306 | 1 | 2 | 7 |
| 38 | Text Mining | DS | DOP | P2 | INFOM307 | 1 | 2 | 7 |
| 39 | Introduction to Quantum Computing | DS | DOP | P2 | INFOM308 | 1 | 2 | 7 |
| 40 | Penetration testing | DS | DOP | P2 | INFOM322 | 1 | 2 | 7 |
| 41 | Computational Game Theory | DS | DOP | P2 | INFOM309 | 1 | 2 | 7 |
| 42 | Algorithm Synthesis and Mathematical Theory Exploration | DS | DOP | P2 | INFOM315 | 1 | 2 | 7 |
| 43 | Research Practice | DS | DO | - | INFOM401 | 2 | 2 | 8 |
| 44 | MSc Thesis Preparation | DS | DO | - | INFOM402 | 2 | 2 | 15 |
| 45 | Scientific Seminar | DS | DO | - | INFOM403 | 2 | 2 | 7 |
| 46 | Volunteering III | DC | DFAC | Facultativ | INFOM300 | 1 | 2 | 4 |
| 47 | Volunteering IV | DC | DFAC | Facultativ | INFOM400 | 2 | 2 | 4 |