CURSURI OPŢIONALE DE INFORMATICĂ PROPUSE PENTRU ANUL UNIVERSITAR DOMENIUL DE LICENŢĂ: SPECIALIZAREA:

CURSURI OPŢIONALE DE INFORMATICĂ PROPUSE PENTRU ANUL UNIVERSITAR 2017-2018 DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ

CERERE PENTRU CURSURI OPȚIONALE INFORMATICĂ LICENŢĂ ANUL III (2017-2018) NUME STUDENT:...... GRUPA CURENTĂ: Nr. Denumire curs Aplicații web dezvoltate cu Ruby on Rails (*) Aplicații web în Python (*) Calcul evolutionist Cloud computing Concepte geometrice în grafica pe calculator Concepte şi aplicaţii în vederea artificială Introducere în lingvistică matematică și computațională JavaScript ca limbaj pentru servere. Detalii despre NodeJS (*) Oportunităţi de cercetare pentru licenţă Programare web cu PHP şi MySQL Programare web utilizând limbajul Java Servleți Aplicații mobile pentru ios (*) Dezvoltarea de aplicaţii mobile pentru Android (*) Fundamentele rutării Implementare de soluţii enterprise folosind SAP S/4 HANA (*) Inițiere în cercetare și bioinformatică Introducere în cognitive computing Introducere în DRUPAL 8 (*) Învățare automată în arta vizuală (*) Programare web utilizând limbajul Java-JSP Sisteme de tip swarm şi sisteme multi-agent Tehnici de programare a aplicațiilor grafice Testarea sistemelor software Semestrul I Semestrul II NOTĂ: Cursurile opționale vor fi numerotate de către studenți în ordinea preferințelor, de la 1 la 25, indiferent de semestru. Studenții vor fi alocați la cursuri în ordinea descrescătoare a punctajului de clasificare după primii 2 ani de studii și în limita numărului de locuri la fiecare curs, astfel încât să urmeze câte un curs pe fiecare semestru, dar nu mai mult de un curs cu (*) în total. DATA: SEMNĂTURA:

TITLU: APLICAȚII WEB DEZVOLTATE CU RUBY ON RAILS (*) DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SĂPTĂMÂNĂ: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Cursul își propune să ofere studenților o introducere în tot ce înseamnă dezvoltarea aplicațiilor web utilizând framework-ul Ruby on Rails, în sistemul de operare Linux. În cadrul cursului va fi prezentată arhitectura MVC (Model-View-Controller), pe care este construit framework-ul Ruby on Rails, precum și alte tehnologii precum HTML5, CSS3, Javascript, XML. Cursul este unul de tip hands-on, studenții având posibilitatea să pună în practică toate cunoștințele dobândite. La finalul cursului, studenții vor putea dezvolta aplicații web conform ultimelor standarde. PROGRAMĂ: 1. Introducere în universul aplicațiilor web. Introducere în MVC. Instalarea și cunoașterea pachetului Ruby on Rails. 2. Structura unei aplicații. Introducere în HTML5, CSS3, Javascript. 3. Sintaxa Ruby on Rails. Testare (TDD). Configurarea mediului de deployment. 4. Modele și vizualizări I. Crearea unei baze de date și operații asupra ei (creare, modificare, ștergere de utilizatori și parole, etc.). 5. Modele și vizualizări II. Creare de vizualizări (interfață grafică, formulare, metode de autentificare, înregistrare, etc). 6. C-ul din MVC - controlerul. Sesiuni și securitatea aplicației. 7. Dezvoltarea unei aplicații web. BILBIOGRAFIE: 1. Ghidul online Ruby on Rails: http://guides.rubyonrails.org/ 2. Michael Hartl, Ruby on Rails 3 Tutorial Book: Learn Rails by Example, Addison-Wesley, 2010. (http://ruby.railstutorial.org/ruby-on-rails-tutorial-book) 3. Sam Ruby, Dave Thomas, David Heinemeier Hansson, Agile Web Development with Rails, 4 th edition, Pragmatic Programmers, 2011. (*) Cursul va fi susținut de către specialiști din cadrul Cronian Academy.

TITLU: APLICAȚII WEB IN PYTHON (*) DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SĂPTĂMÂNĂ: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Cursul își propune să ofere studenților o introducere în programarea web folosind limbajul de programare Python și platforma Django. În prima parte a cursului, studenții sunt familiarizați cu limbajul, cu sintaxa și construcțiile specifice programării de nivel înalt. În cea de- a doua parte, se pune accentul pe dezvoltarea unei aplicații web, pornind de la partea de proiectare şi parcurgând cu atenţie toate etapele de dezvoltare, până la finalizarea aplicaţiei. Cursul este interactiv, în timpul prezentării studenții fiind încurajați să participe cu sugestii și întrebări. Partea practică de tipul hands-on se face în paralel cu prezentarea, anumite părți de cod fiind puse la dispoziție pe proiector sau online pe pagina de resurse a cursului. La finalul cursului, un absolvent va avea atât noțiunile necesare înțelegerii programării web, cât și abilitatea de a dezvolta o aplicație web de la zero. PROGRAMĂ: 1. Introducere în Python. Lucrul cu interpretorul, sintaxa 2. Operații de bază. Funcții built-in 3. Programare orientată pe obiect. Clase și obiecte. Moștenire 4. Noțiuni specifice Python. Liste şi tupluri. Dicţionare 5. World Wide Web și reprezentarea datelor 6. Introducere în Django. Modele, view-uri și template-uri 7. Lucrul cu baza de date din Django. Modele și interogări 8. Formulare. Formulare mapate pe modele, template-uri 9. Autentificare și administrarea utilizatorilor 10. Django extras: testare, sesiune, paginare 11. Frontend: CSS, Javascript. Platforma Bootstrap BILBIOGRAFIE: 1. Documentația online PurePython: http://purepython.eaudeweb.ro/wiki/home.html 2. Documentația online Python: https://docs.python.org/3/ 3. Documentația online Django: https://docs.djangoproject.com/en/1.9/ (*) Cursul va fi susținut de către specialiști din cadrul companiei Eau de Web, precum și din cadrul ROSEdu. Numărul maxim de studenți participanți este de 30.

TITLU: METODE COMPUTAȚIONALE INSPIRATE DE BIOLOGIE: CALCULUL EVOLUȚIONIST DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPTIONAL NR.ORE/SAPTAMANA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Cursul își propune să completeze cunoștințele necesare urmării ulterioare, de către studenți, a unor programe de masterat/doctorat în domeniul Inteligenței Artificiale și a Bioinformaticii. La laborator se va lucra în Matlab (toolbox-ul Bioinformatics dar nu numai) PROGRAMA: 1. Simularea pe calculator a evoluției naturale - Fogel: Programare evoluționistă - Rechenberg și Schwefel: Strategii evoluționiste - Holland: Algoritmi genetici - Conrad, Galar și Ray: Dinamică evoluționistă 2. Calculul evoluționist. Proprietăți teoretice și empirice - Analiza teoretică a algoritmilor genetici -AGi. Convergența AG ii. Minimizarea mediei pierderilor. Problema celor doi bandiți iii. Clasificare supervizată / nesupervizată cu AG - Analiza teoretică a algoritmilor evoluționiști -AEi. Modelul matematic al algoritmilor evoluționiști ii. Rata de convergență a AE - Proprietăți empirice i. Tipuri de crossover ii. Codarea dinamică a parametrilor iii. Auto-adaptarea algoritmilor evoluționiști 3. Comportament inteligent bazat pe calcul evoluționist - Dilema prizonierului: adaptarea coevoluționistă - Calcul evoluționist în strategii optimale de joc. Experimente cu Tic-Tac-Toe - Aplicații ale algoritmilor genetici în bioinformatică și Web Mining 4. Perspective - Evoluția ca principiu unificator al inteligenței - Bottom-Up versus Top-Down - Spre o nouă filozofie a inteligenței mașinilor Prerechizite recomandate (dar nu obligatorii): Cursu(l/rile) an II de IA, limbajul Matlab, statistică matematică, teoria grafurilor, automate, optimizări. 1. Fogel, B.F. (1995) Evolutionary Computation. Toward a new Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press 2. Bandyopadhyay, S. & Pal, S.K. (2007) Classification and Learning using Genetic Algorithms, Springer

TITLU: CLOUD COMPUTING DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPTIONAL NR.ORE/SAPTAMANA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Scopul cursului este de a prezenta viitorilor specialişti în domeniul IT un mix de tehnologii sub numele de cloud computing care, potrivit predicţiilor Gartner, pînă la sfîrşitul anului 2016, 50% din companiile din Global 1000 vor utiliza servicii din public cloud. Cursul integrează cunoştinţe din zona arhitecturilor de calcul a reţeleor de calculatoare şi programării calculatoarelor într-unul dintre cele mai dinamice domenii ale tehnologiei informaţiei a se vedea şi experienţa unor universităţi de prestigiu, cum ar fi Stanford [5]. Nu sunt vizate, in acest curs, decat aspecte legate de virtualizarea infrastructurilor de calcul şi înţelegerea arhitecturilor de tip public cloud, privat cloud şi hybrid cloud, precum şi utilizarea softwareului şi platformelor de dezvoltare ca serviciu. În contextul problematicii cloud computing vom aduce în discuţie şi subiecte larg dezbătute în comunităţile tehnologice de genul serviciilor web din perspectiva SOAP (Simple Object Access Protocol) sau REST (Representational State Transfer). PROGRAMA: 1. Cloud computing-definiţii, tipuri de cloud, caracteristici, avantaje şi dezavantaje, utilizare de standarde deschise. 2. Arhitecturi cloud-stiva cloud computing, conectarea la cloud, sisteme de operare în Cloud: Windows Azure OS, Chrom OS, JolieCloud OS. 3. Abstractizare şi virtualizare-tehnologii de virtualizare, load balancing şi virtualizare, hipervizoare, imagini ale maşinilor virtuale, portarea aplicaţiilor. 4. Servicii şi aplicaţii, SOA (Service Oriented Arhitecture)-Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS), Identity as a Service (IdaaS), Compliance as Service (CaaS), Security-as-a-Service, ESB (Enterprise Service Bus), BPEL (Business Process Execution Language), Modelarea proceselor de business, Managementul şi monitorizarea SOA, SOA şi Cloud Computing, REST şi Cloud Computing. 5. Utilizarea sistemelor de servicii dedicate Machine Learning prezentarea sistemului de modele, utilizarea limbajelor R și Python in ML Studio, modul de execuție al unui experiment în ML Studio, generarea serviciului software atasat experimentului și exploatarea acestuia în EXCEL 2013. 6. Stocarea ca serviciu în CLOUD Prezentarea serviciilor de stocare, ca fiind persistente şi redundante; analiza serviciilor: BLOB, QUEUE şi TABLE împreună cu API-ul Windows Azure Storage REST Service. 7. Platforma Windows Azure-software plus servicii, Servicii Windows Azure, Windows Azure AppFabric, SQL Azure. Interconectarea serviciilor cu.net Service Bus. 8. Transferul aplicaţiilor în cloud- aplicaţii în cloud, asocierea funcţionalităţilor, atributele aplicaţiilor, atributele serviciilor cloud, aplicaţii şi API-uri în cloud 9. Cloud, Grid şi HPC - Prezentarea Amazon Elastic Compute Cloud EC2, TWESTER4Azure şi MR4Azure. 1. B. Sosinsky CLOUD COMPUTING BIBLE, Wiley Publishing Inc., Indianopolis, Indiana, 2011. 2. R. Jennings CLOUD COMPUTING with Windows Azure Platform, Wiley Publishing Inc., Indianopolis, Indiana, 2009 3. R. Buyya, J. Broberg, A. Goscinski CLOUD COMPUTING. Principles and Paradigms, Wiley, Inc., Hoboken, New Jersey, 2011 4. T.Velte, J. Velte, R. Elsenpeter CLOUD COMPUTING: A Practical Approach, MacGrow Hill, 2010 5. http://scpd.stanford.edu/search/publiccoursesearchdetails.do?method=load&courseid=11815

TITLU: CONCEPTE GEOMETRICE IN GRAFICA PE CALCULATOR DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPTIONAL NR.ORE/SAPTAMANA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Cursul are doua componente complementare. Prima dintre ele are o natura teoretica: in cadrul cursului vor fi prezentate notiuni si rezultate geometrice esentiale pentru dezvoltarea aplicatiilor grafice, precum si cativa algoritmi de baza in grafica pe calculator. Cea de-a doua componenta are o natura aplicativa si include o introducere in utilizarea OpenGL si dezvoltarea unor aplicatii interactive de grafica pe calculator. Proiectele de laborator, concretizate prin proiecte, vor reprezenta componenta principala a verificarii de la sfarsitul semestrului. PROGRAMA: 1. Generalităţi despre OpenGL. Principii de lucru, biblioteci utilizate. 2. Primitive grafice. Atribute ale primitivelor grafice. 3. Transformări geometrice. Modelarea deplasării unui obiect. 4. Utilizarea texturilor. 5. Reprezentarea imaginilor 2D. 6. Transformări de vizualizare pentru scene 3D. 7. Proiecţii paralele şi proiecţii centrale. 8. Modelarea şi reprezentarea obiectelor în grafica 3D. 9. Modele de iluminare. Efecte vizuale (netezirea contururilor, ceaţă, umbre). 10. Aplicatii grafice interactive. Animaţii pe calculator. 1. G. Albeanu, Grafica pe calculator. Algoritmi fundamentali, Editura Universitatii din Bucuresti, 2001. 2. R. Baciu, Programarea aplicatiilor grafice 3D cu OpenGL, Editura Albastra, 2005. 3. W. Boehm, H. Prautzsch: Geometric Concepts for Geometric Design, AK Peters, Wellesley, 1994. 4. J. Hughes, A. van Dam, M. McGuire, D. Sklar, J. Foley, S. Feiner, K. Akeley, Computer Graphics: Principles and Practice (3rd edition), Addison Wesley, 2013. 5. D. Hearn, M. Baker, W. Carithers, Computer Graphics with OpenGL (4th edition), Prentice Hall, 2010. 6. P. Shirley, M. Ashikhmin, M. Gleicher, S. Marschner, E. Reinhard, K. Sung, W. Thompson, P. Willemsen, Fundamentals of Computer Graphics (3rd edition), AK Peters, Wellesley, 2009. 7. D. Shreiner, G. Sellers, J. Kessenich, B. Licea-Kane, OpenGL Programming Guide, Eighth Edition, Addison-Wesley, 2013.

TITLU: CONCEPTE ȘI APLICAȚII ÎN VEDEREA ARTIFICIALĂ DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPTIONAL NR.ORE/SAPTAMANA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Oamenii pot interpreta fără efort ceea ce văd în lumea înconjurătoare. Scopul Vederii Artificiale este de a înzestra un sistem computerizat cu caracteristici asemănătoare, care "vede" și "înțelege" ceea ce se întâmplă în imagini. Pentru realizarea acestui deziderat este necesară utilizarea unor algoritmi eficienți care să extragă informații din pixeli pentru interpretarea imaginilor. Cursul are ca obiectiv atât studierea conceptelor de bază cât și prezentarea unor tehnici de actualitate din domeniul Vederii Artificiale. În ultimii ani, tehnicile și metodele folosite în Vederea Artificială și-au dovedit aplicabilitatea din ce în ce mai răspândită pentru rezolvarea unor probleme importante cum ar fi recunoașterea facială, detectarea și recunoașterea obiectelor în imagini, detectarea și urmărirea obiectelor în video, recunoașterea caracterelor, recunoașterea semnelor de circulație, căutarea imaginilor după conținut și multe altele. Din acest motiv, cursul va pune un foarte mare accent pe partea de aplicabilitate a tehnicilor prezentate. Mai precis, fiecare curs va conține exemple practice și aplicații. La finalul cursului, studenții vor putea înțelege și aplica tehnicile de ultimă oră din domeniu pentru rezolvarea unor probleme interesante precum recunoașterea obiectelor, clasificarea imaginilor, detectare facială, etc. Dat fiind caracterul aplicativ al cursului, studenții vor fi evaluați pe baza temelor realizate acasă și în cadrul laboratorului. În lipsa rezolvaării acestor teme, studenții vor fi evaluați printr-o lucrare de laborator, în ultima săptămână. Studenții au șansa de a propune proiecte proprii, cele mai interesante putându-se transforma în teme pentru lucrarea de licență. PROGRAMĂ: 1. Introducere în vederea artificială. Concepte de bază. 2. Filtre pentru imagini. Muchii și gradienti. Textură și culoare. 3. Puncte de interes. Trăsături locale pentru imagini. Descriptorii SIFT și HOG. 4. Metode de învățare. Concepte de bază. Modelul Nearest Neighbors. 5. Metode kernel. Funcții de similaritate și clasificatori liniari: SVM, KRR, KDA. 6. Modele de învățare deep. Rețele neuronale convoluționale pentru recunoașterea obiectelor 7. Recunoașterea obiectelor folosind modelul bag of visual words. 8. Detectarea facială folosind metoda ferestrei glisante. 9. Metode pentru recunoașterea gesturilor din video. 1. R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2010. 2. J. Shawe-Taylor, N. Cristianini. Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge Univ. Press, 2004. 3. Simon Prince: Computer Vision: Models, Learning and Inference, Cambridge University Press, 2012. 4. David Forsyth, Jean Ponce: Computer Vision: A modern approach (2 nd edition), Prentice Hall, 2011. 5. Radu Ionescu, Marius Popescu: Knowledge Transfer between Computer Vision and Text Mining, Springer, 2016. 6. http://www.vlfeat.org & http://www.vlfeat.org/matconvnet/

FIŞA UNITĂŢII DE CURS TITLU: INTRODUCERE IN LINGVISTICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu Cursul isi propune sa ofere studentilor o perspectiva moderna si la zi asupra domeniului. Fiecare tema abordata va fi insotita de aplicatii concrete care vor viza diverse aspecte ale limbajului natural, cu o atentie speciala acordata limbii romane. Vor fi abordate aspecte computationale, cantitative si formale ale limbajului natural, facand distinctia clara intre analiza textelor si cea a limbilor naturale in general. Studentii vor fi initiati in IBM Watson. Studentii vor lua contact cu temele prioritare de cercetare in domeniu, in scopul deschiderii acestora spre doctorat. Vor fi prezentate cerinte punctuale ale diverselor firme interesate de aplicatii ale procesarii limbajului natural in chestiuni curente de productie. PROGRAMA: 1. Probleme curente (practice, teoretice si de cercetare) in lingvistica matematica si computationala si in procesarea limbajului natural. 2. Aspecte cantitative ale limbajului natural. (Legi de tip minim efort, principiul lui Menzerath, legea lui Zipf, Legea lui Fenk, Altmann, comportari probabilistice si statistice ale limbajului natural, etc). 3. Cum comparam limbile naturale? Metrici des similaritate specifice procesarii limbajului natural. Analiza comput. a similaritatii, inteligibilitatii, lizibilitatii (readability) limbilor naturale. Aplicatii pe lb romana. 4. Abordari si rezolvari computationale eficiente ale unor probleme lingvistice grele: predictia accentului in limba romana, silabificarea cuvintelor din limba romana, conjugarea verbelor, analiza predictiei pluralului substantivelor din romana (analiza neutrului). 5. Poate fi recunoscut autorul unor texte cu autor controversat? Analiza computationala a amprentei stilistice. Aplicatii in detectarea pastiselor, a fraudelor electronice, detectarea comentariilor false. 6. Categorizare si clasificare automata de texte in functie de topic. 7. Analiza de corpus. Detectarea de colocatii, detectare automata si analiza ortografica a cuvintelor inrudite (cuvinte mostenite, perechi cognates). Aplicatii in simplificarea textelor. 8. Traducere automata. 9. Detectarea automata din texte a opiniilor, analiza computationala a polaritatii sentimentelor, deception detection. Aplicatii in predictia optiunii politice din analiza discursurilor. 10. Word production si protoword reconstruction (determ. protocuvintelor din care au derivat cuvintele actuale din limbile moderne si determinarea unor forme viitoare ale cuvintelor care vor intra in limba in viitor.) 11. Introducere in IBM Watson. Sesiune realizata impreuna cu IBM Romania. 1. G. Altmann (ed). Handbook of Quantitative Linguistics, 2003 2. R. Dale (ed) The Handbook of Natural Language Processing, Marcel Dekker, New York, 2000. 3. L. P. Dinu. Metode Formale si de Clasificare in Lingvistica Matem. si Comput. Ed. Univ. Bucuresti, 2004. 4. Liviu P. Dinu. Rank distance and applications. Ed. Universitatii Bucuresti, 2011 5. Alina Maria Ciobanu, Liviu P. Dinu, 2014. An Etymological Approach to CrossLanguage Orthographic Similarity. Application on Romanian. In Proc. EMNLP 2014, p 1047 1058. 6. Manning, C., H. Schutze. Foundations of statistical natural language processing, MIT Press, 1999 7. Mosteller, Frederick and David L. Wallace. Inference and Disputed Authorship. Distributed for the Center for the Study of Language and Information. 320 p. 6 x 9 Series: (CSLI-DHS) Center for the Study of Language and Information - The David Hume Series, 2007 8. Arhivele revistelor: Comput. Linguistics, Literary and Linguistic Computing, Quantitative Linguistics 9. Volumele conferintelor sustinute de ACL (ACL, EMNLP, EACL, NAACL, COLING, CICLING, RANLP). Disponibile on-line la http://aclweb.org/anthology-new/ 10. http://nlp.unibuc.ro/people/liviu.html

TITLU: JAVASCRIPT CA LIMBAJ PENTRU SERVERE. DETALII DESPRE NODEJS (*) DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu Cursul își propune să ofere studenților o introducere în mediul de dezvoltare JavaScript pentru serverside cu o aprofundare mai detaliată a platformei NodeJS apărută nou în aceasta direcţie. În cadrul cursului va fi introdus, în primă fază, limbajul JavaScript, concepte de bază şi concept avansate necesare dezvoltării de aplicaţii web atât client-side cât şi server-side. A doua parte a cursului se va concetra pe aprofundarea platformei NodeJS urmând ca la final, accentual să fie pus pe un framework cum ar fi ExpressJS. La finalul cursului, studenții vor avea abilităţile necesare pentru a putea proiecta şi dezvolta o aplicaţie full-stack JavaScript. PROGRAMĂ: 1. JavaScript ca limbaj de programare: fundamente, concepte, pattern-uri 2. Arhitectura aplicaţiilor web: concepte, n-tier, DDD (Domain Driven Design), 3. Concepte de bază NodeJS 4. Concepte avansate NodeJS 5. Introducere ExpertJS BILBIOGRAFIE: 1. Documentatia online: https://nodejs.org/api/ 2. Documentatia online: https://github.com/vndmtrx/awesome-nodejs (*) Cursul va fi susținut de către specialiști din cadrul companiei Arnia Software. Numărul maxim de studenți participanţi este de 30.

TITLU: OPORTUNITĂȚI DE CERCETARE PENTRU LICENȚĂ DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SĂPTĂMÂNĂ: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 Acest curs ofera studentilor de la licenta posibilitatea de a se implica in probleme de cercetare actuale, interesante sub directa indrumare a unor profesori care sunt cercetatori activi si cu experienta in cercetare. Profesori de la alte universitati din tara ori strainatate, ori cercetatori din institute de cercetare, pot fi cooptati in cadrul acestui curs in calitate de co-supervizori. In masura posibilitatilor existente, temele de cercetare pot fi parte a unor proiecte de cercetare aflate in derulare. Pentru a putea sa isi atinga obiectivele, cursul este limitat la 10% din studenti (20 de studenti), fiecare cadru didactic participant putand superviza cel mult 3 studenti. ORGANIZARE: In primele 2 spatamani (1-15 Oct, intensiv, 28 ore), studentii vor audia prezentarile de domenii si teme de cercetare oferite. Studentii care la sfarsitul celor 2 saptamani nu vor gasi o tema si un supervizor potrivit vor fi redistribuiti la unul din celelalte cursuri optionale existente. In cursul semestrului studentul studiaza literatura de specialitate si va prezenta o expunere de circa 1 ora in cadrul unor intalniri saptamanale consacrate acestei activitati. Activitatea de baza este cercetarea si se va finaliza cu un Raport de Cercetare care va fi prezentat la sfarsitul semestrului. EVALUARE: In evaluarea studentilor, 20% din nota este pe baza activitatii din timpul anului si este bazata pe studiul literaturii de specialitate si a prezentarii facute. Restul de 80% din nota este pe baza Raportului de Cercetare care va fi predat la sfarsitul semestrului. O pondere de 20% din nota o constituie evaluarea rezultatelor noi ori a elementelor de originaliate prezente in Raport. Raportul va fi evaluat de o comisie formata 3 persoane (Presedinte, Supervizor si un Raportor independent), numita separat pentru fiecare student. ALTE COMPETENTE: O activitate suplimentara, care va veni in sprijinul formarii unor deprinderi sanatoase de cercetare la studentii participanti, este organizarea de activitati legate de: (a) indrumare privind modul de redactare a unei lucrari (Latex, formatare, stilistica, etc.); (b) expuneri legate de etica cercetarii; (c) deprinderi de participare la viata stiintifica a comunitatii; (d) colaborarea cu colegii ori cu studentii mai mici ori mai mari pe teme de cercetare comune; etc. COORDONATOR CURS: Prof. Dr. Gheorghe Stefanescu; INSTRUCTORI POTENTIALI: Cadrele didactice de la Departamentul de Informatica care propun teme de cercetare (studentii interesati vor primi un link la care pot gasi lista cu temele de cercetare propuse pentru anul curent; cele de anii trecuți se găsesc aici: https://www.dropbox.com/s/vaqtihunr3ac0ej/teme-cercetare-licenta-2014.pdf)

TITLU: PROGRAMARE WEB CU PHP ŞI MYSQL DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SĂPTĂMÂNĂ: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 MOTIVARE: Dintr-un studiu publicat în luna octombrie 2015 reiese că cele mai căutate limbaje de programare în România sunt: Java, PHP,. Net/C#, C/C++. În timp ce majoritatea serverelor web folosesc Apache (Apache (32.8%), Microsoft (29.8%), Nginx (14,7%) etc.), cel puțin 8 din 10 servere folosesc subrutine scrise în PHP. Un procent semnificativ al lucrărilor de licență au aplicații ce folosesc PHP, iar numeroși studenți din anul al III-lea, care sunt deja angajaţi, folosesc PHP la locul de muncă sau urmăresc să își consolideze cunoștințele legate de acest limbaj de programare. Cursul prezintă noțiuni fundamentale, tehnici și tehnologii care stau la baza paginilor web ce utilizează baze de date. Studenții care vor urma acest curs vor dobândi experiență în utilizarea PHP şi MySQL, aplicate în crearea/prelucrarea paginilor web, în folosirea unor librării care permit realizarea unor aplicații complexe. Dintre obiectivele cursului menționăm: - însușirea celor mai importante tehnologii și dobândirea aptitudinilor necesare dezvoltării și gestiunii paginilor web dinamice; - prezentarea și utilizarea limbajului PHP, precum și a tehnicilor de stocare și regăsire a datelor utilizând sistemul de gestiune a bazelor de date MySQL; - aplicarea noțiunilor prezentate la curs pentru rezolvarea unor probleme specifice întâlnite în dezvoltarea aplicațiilor web; - dobândirea de noi cunoștințe cu privire la tendințele actuale în programarea aplicațiilor web. PROGRAMA: 1. Introducere în PHP: HTML vs. PHP, aplicații web dinamice, procesarea la nivel de client versus procesarea la nivel de server, avantaje și funcționalități ale PHP, configurări de bază. 2. Utilizarea server-ului web Apache: instalare, configurare, host-uri virtuale, proprietăți etc. 3. Elemente de programare PHP: operatori, funcții, tablouri etc. 4. Prelucrarea fișierelor de date în PHP: căutare, editare, securitate, gestiunea directoarelor etc. 5. Configurarea și utilizarea server-ului de baze de date MySQL: instalare și configurare, conectare, funcții specifice, apeluri SQL, utilitare pentru administrarea bazei de date. 6. Lucrul cu baze de date și formulare: configurarea PHP pentru interacțiunea cu baza de date, interfețe de programare specifice, lucrul cu formulare, utilizarea cookie-uriloretc. 7. Generarea imaginilor, documentelor PDF și Excel utilizând PHP. 8. Programare orientată pe obiecte în PHP. 9. Prezentarea celor mai cunoscute/utilizate librării din PHP. 1. Lockhart J., Modern PHP: New Features and Good Practices, O Reilly Media, 2015 2. Ullman L., PHP and MySQL for Dynamic Web Sites, Peachpit Press, 2012 3. Welling L., Thomson L., PHP and MySQL Web Development, Addison Wesley, 2009 4. Nixon R., Learning PHP, MySQL & JavaScript With jquery, CSS & HTML5, O Reilly Media, 2015 5. DuBois P., MySQL (5th Edition), Addison Wesley, 2013

TITLU: PROGRAMARE WEB UTILIZAND LIMBAJUL JAVA SERVLETI DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SĂPTĂMÂNĂ: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu CREDITE: 5 PROGRAMA: I. Preliminarii I.1 Despre arhitectura client-server: I.2 Aplicatii de tip web: I.3 Dezvoltarea de aplicatii WEB pe WINDOWS utilizând server-ul Tomcat. I.4 Exemplu de realizare si execuţie a celui mai simplu servlet II. Servleţi. II.1 Elemente de bază II.2 Servleţi şi package-uri. II.3 Alte detalii despre servleţi II.4 Parametrii de iniţializare II.5 Proiectarea unui client de Web II.6 Parametrii unui servlet II.7 Invocarea servletilor din HTML II.8 Caractere speciale in textul HTML II.9 Utilizarea headerelor cererii trimise de către client II.10 Transmiterea răpunsului în formă compactată II.11 Protejarea paginilor cu ajutorul parolelor II.12 Variabile CGI (Common Gateway Interface) II.13 Codul de răspuns al servletului II.14 Headerele răspunsului II.15 Utilizarea conexiunilor persistente II.16 Obiectele din clasa Cookie II.17 Gestionarea sesiunilor 1. Athanasiu, Irina; Costinescu, Bogdan; Drăgo, Octavian Andrei; Popovici, Florentina Irina; Gaburici, Vasile, Limbajul Java - o Perspectivă pragmatică Agora, 2000 2. Baranga A.,Programare Web Utilizand JAVA, Editura Albastra, Cluj-Napoca, 2007 3. Hall, Marty, Core Servlets and JavaServer Pages (JSP), Prentice Hall PTR, 2000

TITLU: APLICAȚII MOBILE PENTRU ios (*) DOMENIUL DE LICENȚĂ: INFORMATICĂ (MATEMATICĂ) STATUTUL: OPȚIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cursul prezintă principiile de bază ale dezvoltării aplicațiilor mobile utilizând limbajul de programare Objective-C în sistemul de operare ios. În cadrul cursului vor fi prezentate atât particularitățile limbajului Objective-C, cât și cele mai bune practici de dezvoltare de aplicații mobile. În cadrul laboratorului va fi prezentat mediul de dezvoltare Xcode. PROGRAMĂ: 1. Dezvoltarea de aplicații mobile în general: diferența între dezvoltarea de aplicații Desktop și aplicații mobile, limitările și capacitățile dispozitivelor mobile, generalități despre mediile de dezvoltare de aplicații mobile (Android, Windows 8, ios). 2. Introducere în Objective-C: tehnologia ios, conceptul de design MVC, mecanismele de bază ale limbajului Objective-C, introspecția, framework-ul Foundation, protocoale. 3. View: obiectul UIView, subclase custom ale lui UIView, metode de desenare, suport pentru autorotație, tehnici de recunoaștere a gesturilor. 4. Controller: ciclul de viață al unui UIViewController, controller-e de navigație în aplicație (UINavigationController și UITabBarController), tranziții între controller-e. 5. Controale UI standard (framework-ul UIKit): UITableView, UIImageView, UIScrollView, UIWebView, etc. 6. Folosirea capacităților telefonului: serviciul de localizare GPS, accelerometrul, busola, integrarea harților, etc. 7. Persistența datelor: liste de proprietăți, arhivarea obiectelor, SQLite, CoreData, etc. 8. Topici avansate: transmiterea de notifcări între obiecte, categorii, blocuri, măsurarea performanței aplicației. 1. Documentația Apple: https://developer.apple.com/library/ios/navigation/ 2. Erik Buck, Donald Yacktman. Cocoa Design Patterns. Addison-Wesley, 2009. 3. Stephen Kochan. Programming in Objective-C. Sams Publishing, 2004. 4. Matt Neuburg. Programming ios 4. O Reilly Media Inc., 2011. 5. Scott Stevenson. Cocoa and Objective-C: Up and Running. O Reilly Media Inc., 2010.

TITLU: DEZVOLTAREA DE APLICAȚII MOBILE PENTRU ANDROID (*) DOMENIUL DE LICENȚĂ: INFORMATICĂ (MATEMATICĂ) STATUTUL: OPȚIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cursul oferă studenţilor oportunitatea de a învăţa noţiunile fundamentale necesare dezvoltării de aplicaţii mobile pentru platforma Android. În timpul laboratorului studenţii vor dezvolta o aplicaţie mobilă nativă de la zero, aplicând cunoştinţele dobândite la curs, în mediul de dezvoltare Android Studio. PROGRAMĂ: 1. Dezvoltarea de aplicaţii mobile în Android Studio: configurarea unui proiect nou, Gradle, instrumente de debugging: Android Manager, Logcat 2. Android Manifest 3. Interfaţa unei aplicaţii: Layouts, ListViews şi Adapters; fişierele xml de tip layout 4. Fire de execuţie şi request-uri de tip HTTP; preluarea datelor de la un API; parsarea unui răspuns de tip json 5. Permisiunile unei aplicaţii Android 6. Intents: deschiderea unei alte aplicaţii din aplicaţia curentă; crearea claselor de tip Activity şi rolul lor 7. Content Providers; crearea unei baze date de date locale SQLite; crearea de Loaders 8. Principii fundamentale de design în Android; crearea unor aplicaţii care suportă mai multe dimension de ecran; crearea de layouts pentru tablete; Fragmente; crearea de view-uri personalizate; 9. Servicii de fundal şi programarea sarcinilor; crearea de notificări 10. Rularea unei aplicaţii pe un emulator sau un dispozitiv fizic 1. Documentaţia Android: http://developer.android.com 2. Cursul de pe platforma Udacity: https://www.udacity.com/course/developing-android-apps--ud853 3. Android in Action, Third Edition, W. Frank Ableson, Robi Sen, Chris King, C. Enrique Ortiz, Manning, November 2011 4. Cursul The New Boston: https://www.thenewboston.com/videos.php?cat=278

TITLU: FUNDAMENTELE RUTĂRII DOMENIUL DE LICENȚĂ: INFORMATICĂ (MATEMATICĂ) STATUTUL: OPȚIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Scopul cursului este de a prezenta viitorilor specialiști în domeniul IT elementele de bază de rutare și comutare în rețele de calculatoare, precum și tehnologii avansate, rețele de programe de studii conexe și cariere entrylevel de rețea. Limbajul utilizat pentru a descrie concepte de networking este proiectat pentru a fi ușor de înțeles de către studenți prin intermediul activităților interactive integrate care contribuie la consolidarea înțelegerii. Cursul conduce la deprinderea unei gândiri critice, rezolvarea de probleme, colaborare, precum și aplicarea practică a competențelor. Cursul utilizează o gamă variată de instrumente de învățare multimedia, inclusiv clipuri video, abordează diferite stiluri de învățare (laboratoare hands-on și activități de învățare cu ajutorul simulatorului Packet Tracer, GNS3), ceea ce ajută studenții să dezvolte gândirea analitică și abilitățile de rezolvare a problemelor complexe. PROGRAMA: 1. Introducere în rutare și transmiterea pachetelor 2. Configurarea sistemului de operare de rețea 3. VLANuri 4. Concepte de rutare 5. Rutare inter-vlan 6. Rutarea statică 7. Rutare dinamică 8. Liste de control a accesului 9. DHCP 10. Network Address Translation pentru IPv4 11. Monitorizarea și întreținerea echipamentelor - A. Tanenbaum Rețele de calculatoare (ediția V), Byblos. - S. Buraga, G. Ciobanu Atelier de programare în rețele de calculatoare, Polirom, Iași, 2001. - Cisco CCNA Routing and Switching 200-120 Official Cert Guide Library, Wendell Odom - CCNA Portable Command Guide, 3rd Edition, Scott Empson. - CISCO.COM Se lucreaza pe platforma CISCO versiunea 5 din cadrul Facultatii de Matematica si Informatica - Universitatea din Bucuresti.

TITLU: IMPLEMENTARE DE SOLUTII ENTERPRISE FOLOSIND SAP S/4 HANA (*) DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ (MATEMATICĂ- INFORMATICĂ) SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL NR.ORE/SAPTAMANA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu CREDITE: 5 Compania SAP reprezintă la ora actuală liderul global pe piaţa de soluţii software de business și enterprise. SAP este al treilea mare producător independent de software la nivel mondial si cea mai mare companie europeana de software. Cateva statistici arată relevanța sistemelor implementate folosind tehnologii SAP: 87% din companiile Forbes Global 2000 sunt clienţi SAP; 98% din Top 100 cele mai valoroase branduri se regăsesc in portofoliul de colaboratori SAP; și 76% din totalul tranzacțiilor din întreaga lume au de a face la un moment dat cu un sistem SAP. Platforma SAP S4/HANA reprezintă suita de business cea mai în voga și cea mai de actualitate a SAP-ului folosind big data, mobile, IoT (Internet of Things) și procesare de date in timp real. Cursul de față va oferi studenților o introducere în implementarea de soluții enterprise folosind SAP S/4 HANA. Pe parcursul cursului, studenții vor înțelege ce înseamnă soluțiile enterprise și cum vor facilita acestea digitalizarea companiilor. De asemenea, cursanții vor descoperi ce înseamnă implementarea soluțiilor S4/HANA de la instalare, până la Go Live. Ȋn cadrul cursului vom discuta despre suita de soluții bazate pe tehnologia in-memory SAP HANA și împreună vom descoperi care sunt beneficiile acesteia și cum contribuie la managementul inteligent al datelor într-o companie, simplificarea infrastructurii IT, dar și optimizarea proceselor de business. Cursul va fi unul de tip hands-on, participanții având posibilitatea să pună în practică cunoștințele dobândite. PROGRAMĂ: 1. Introducere în SAP S/4HANA 2. Implementarea și administarea SAP S/4HANA 3. Programare SAP S/4HANA SAP UI5 și dezvoltare de aplicații Fiori 4. Procese de business sustinute de soluții Cloud 5. SAP S/4HANA Embedded Analytics 6. Dezvoltarea unor aplicații practice folosind S/4HANA. 1. Introducere în S4/HANA - https://is.gd/h4ly3g 2. Ce este SAP HANA - Prezentare Generala - https://is.gd/xnoy5g 3. Prezentare : SAP S/4HANA Finance Innovations - https://is.gd/f2crzn 4. SAP FIORI Manual de utilizare - https://is.gd/vsmdk5 5. UI - Ghid Tehnic de utilizare - https://is.gd/ncflkz (*) Cursul va fi susținut de către specialiști din cadrul companiei NTT Data Romania.

TITLU: INIȚIERE ÎN CERCETARE ȘI BIOINFORMATICĂ DOMENIUL DE LICENȚĂ: INFORMATICĂ (MATEMATICĂ) STATUTUL: OPȚIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cursul se adreseaza studentilor interesati in cercetare in bioinformatica. Studentii vor fi expusi atat la elemente de baza din bioinformatica cat si la si rezultate recente din bioinformatica si biologia sistemelor. Studentii vor dobandi la acest curs si experienta in cercetare: cum se citeste o lucrare, structurarea lucrarilor stiintifice, cum se scrie o lucrare stiintifica, modelul de recenzie al lucrarilor stiintifice: peer-review, clasificarea revistelor si a conferintelor. PROGRAMĂ: 1. Notiuni elementare de biologie celulara, genetica si biochimie. 2. Experimentul lui Adleman pentru rezolvarea unei probleme NP completa folosind ADN si unelte biochimice. 3. Experimentul lui Lipton pentru rezolvarea SAT, alte rezultate din calculabilitatea bazata pe ADN. 4. Autoasamblare: experimentele lui Eric Winfree, Ned Seeman, Paul Rothemund, etc. 5. Alinierea secventelor (sequence alignment): Algoritmii optimali de aliniere pentru secvente ADN sau proteine, pentru aliniere globala sau locala: Smith-Waterman, Needlman- Wunsch. Algoritmii heuristici pentru alinieri: Blast si variante, Fasta, PatternHunter, PatternHunter2. 6. Biologie evolutionara: Aliniere afina, matrici de substituire: BLOSUM50, BLOSUM62, PAM150, aliniere multipla. 7. Modele abstracte de calculabilitate bazata pe ADN si celule: Sisteme H, Sisteme P. 8. Introducere in cercetare: revista, articol, peer-review, referinte, cuvinte cheie, factor de impact pentru revista, LaTeX, ordinea autorilor, structurarea articolelor, elemente introductive despre redactarea tehnica. 1. Leonard M. Adleman, Molecular computation of solutions to combinatorial problems, Science, Vol. 266, Iss. 5187, 1994, pp. 1021-1024. 2. Richard J. Lipton, DNA Solution of Hard Computational Problems, Science, Vol. 268, Iss. 5210, 1995, pp. 542-545. 3. Erik Winfree, Furong Liu, Lisa A. Wenzler, Nadrian C. Seeman, Design and self-assembly of twodimensional DNA crystals, Nature, Vol. 394, 1998, pp. 539-544 4. P. Rothemund, Folding DNA to create nanoscale shapes and patterns, Nature, Vol. 440, 2006, pp. 297-302 5. Arthur M. Lesk, Introduction to Bioinformatics, Oxford University Press, 2002, 290 pp. 6. Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner, An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology), The MIT Press, 2004, 456 pp., ISBN: 0262101068. 7. Gheorghe Paun, Grzegorz Rozenberg, Arto Salomaa, The Oxford Handbook of Membrane Computing, Oxford University Press, 2010, 696 pp., ISBN: 0199556679. 8. Temple F Smith, Michael S Waterman, Comparison of biosequences, Advances in Applied Mathematics, Vol 2, Iss. 4, 1981, pp. 482-489. 9. Saul B. Needleman, Christian D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins, Journal of Molecular Biology, Vol. 48, Iss. 3, 1970, pp. 443-453. 10. 10: Steven Henikoff, Jorja G. Henikoff, Amino acid substitution matrices from protein blocks, PNAS, Vol. 89, 1992, pp. 10915-10919. 11. Stephen F. Altschul, Warren Gish, Webb Miller, Eugene W. Myers, David J. Lipman, Basic local alignment search tool, Journal of Molecular Biology, Vol. 215, Iss. 3, 1990, pp. 403-410. 12. Bin Ma, John Tromp, Ming Li, PatternHunter: faster and more sensitive homology search, Bioinformatics, Vol. 18, Iss. 3, 2002, pp. 440-445.

TITLU: INTRODUCERE ÎN COGNITIVE COMPUTING DOMENIUL DE LICENȚĂ: INFORMATICĂ STATUTUL: OPȚIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cognitiv Computing aduce în spectrul calculabilității o nouă clasă de probleme, prin faptul că abordează situații complexe, care sunt caracterizate de ambiguitate și incertitudine, cu alte cuvinte, tratează tipuri de probleme specific umane. Problematica umană se caracterizează prin aspect dinamic, bogat în informații și prin volatilitate, cu o tendință permanentă de schimbare de multe ori contradictorie. Obiectivele utilizatorilor evoluează pe măsură ce aceștia achiziționează cunoștințe prin diverse procese de învățare, iar odată cu acestea obiectivele cunosc un proces de redefinire. Pentru a răspunde la natura fluidă a proceselor cognitive, sistemule de calcul cognitiv oferă o sinteză nu doar de surse de informare, ci de influente, contexte și perspective a spațiului de operare a cogniției. Pentru a face acest lucru, sistemele de multe ori trebuie să analizeze dovezi contradictorii și să sugereaze un răspuns care este cel mai bun, dar în mod cert nu cel mai drept. Cognitive computing mediază o interacțiune naturală între probleme și contexte ale universului cognitiv uman cu instrumente ce îmbunătățesc experiența utilizatorilor bazate eficiența infrastructurilor de calcul și a algoritmicii inteligenței artificiale. Cursul utilizeaza pachetul de servicii Cognitive Services disponibil în soluția de cloud computing Microsoft Azure, împreună cu SDK-urile aferente. Principalul obiectiv este de a crea deprinderi în orchestrarea algoritmicii și tehnologiilor din calculul cognitiv în dezvoltarea aplicațiilor IA la nivel enterprise. PROGRAMĂ: Notiuni elementare de biologie celulara, genetica si biochimie. 1. Fundamentele Calculului Cognitiv 2. Principiile proiectării sistemelor cognitive 3. Procesarea limbajului natural în contextul generat de sistemele cognitive. 4. Legătura dintre Big Data și sistemele cognitive 5. Reprezentarea cunoștințelor în taxonomii și ontologii. 6. Analitice în calculul cognitiv. 7. Rolul calculului distribuit si a cloud computing-ului în calculul cognitiv. 8. IBM Watson Cognitive Computing și Microsoft Cognitive Services 9. Convergența domeniilor ce compun calculul cognitiv 10. Aplicații viitoare ale calculului cognitiv 1. Judith, Hurvitz S, Kaufman Marcia and Bowles Adrian. Cognitive Computing and Big Data Analytics. Wiley, 2015. 2. Julien, Mayor and Gomez Pablo. Computational Models of Cognitive Processes. n.d. 3. Margaret, Boden. Mind as Machine: A History of Cognitive Science. Oxford University Press, n.d.

FIŞA UNITĂŢII DE CURS TITLU: INTRODUCERE ÎN DRUPAL 8 (*) DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cursul îşi propune să ofere studenţilor o introducere în programarea web folosind limbajul de programare PHP şi platforma Drupal 8. În prima parte a cursului, studenții sunt familiarizați cu limbajul, cu sintaxa și construcțiile specifice programării de nivel înalt. În cea de-a doua parte, se pune accentul pe dezvoltarea unei aplicații web, pornind de la partea de proiectare şi parcurgând cu atenţie toate etapele de dezvoltare, până la finalizarea aplicaţiei. Cursul este interactiv, în timpul prezentării studenții fiind încurajați să participe cu sugestii și întrebări. Partea practică de tipul hands-on se face în paralel cu prezentarea, anumite părți de cod fiind puse la dispoziție pe proiector sau online pe pagina de resurse a cursului. La finalul cursului, un absolvent va avea atât noțiunile necesare înțelegerii programării web, cât și abilitatea de a dezvolta o aplicație web ce are ca punct de pornire platforma Drupal 8. PROGRAMĂ: 1. Introducere in PHP. 2. Programarea orientată pe obiect. Clase şi obiecte. Moştenire. 3. Introducere în Drupal 8. Concepte specifice Drupal 8. 4. Administrarea unei aplicaţii Drupal: a. Utilizatori b. Roluri c. Gestionarea conţinutului d. Instalarea / Dezinstalarea de module şi teme 5. Blocuri. Crearea unui modul personalizat. 6. Meniuri. Pagini personalizate. 7. View-uri. 8. Servicii web. 9. Crearea unei teme. 1. Documentaţie online PHP: http://php.net/docs.php 2. Documentaţie online Drupal 8: https://www.drupal.org/documentation 3. Resurse adiţionale recomandate la cursul PHP-Drupal 8 UNIBUC: http://drupal.eaudeweb.ro/wiki/php-drupal8-unibuc (*) Cursul va fi susținut de către specialiști din cadrul companiei Eau de Web precum și din cadrul Asociaţiei Drupal România. Numărul maxim de studenți participanți este de 30.

FIŞA UNITĂŢII DE CURS TITLU: ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ ÎN ARTA VIZUALĂ DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Acest curs își propune prezentarea celor mai noi tehnologii din domeniul Învățării Automate în contextul prelucrării de imagini. Accentul cursului va fi pe latura practică, axată cu predilecție pe seturi de date compuse din imagini cu caracter artistic. Se vor studia algoritmi specifici unui astfel de set de date constrâns, precum recunoșterea stilului artistic a unei imagini sau transferul stilului artistic îintre două imagini. Vor fi prezentate arhitecturi esențiale de rețele neuronale convoluționale, folosite cu succes în obținerea unor rezultate remarcabile pentru diverse probleme de Vedere Artificială: recunoașterea obiectelor dintr-o imagine, auto-tagging și altele. Studenții vor lucra cu diverse biblioteci software utilizate in prezent în Învățare Automată: Caffe, TensorFlow etc. Folosind cunoştinţele acumalate pe parcurs, studenții vor realiza până la finalul cursului un sistem de recomandare de imagini cu conținut artistic. FORMA DE EXAMINARE: Cursul va avea un caracter practic pronunțat. Studenții vor fi evaluați pe baza temelor de casă și în cadrul laboratorului. La finalul cursului, prin efectuarea temelor de casă și a activităților de laborator, studenții vor construi un mic sistem de recomandare de imagini. Acesta va fi aplicat pe poze cu conținut artistic si va fi capabil să recunoască elemente ale compoziției și stilul artistic al unei poze date, precum și să recomande poze similare din aceste puncte de vedere. PROGRAMA: 1. Introducere. Concepte de bază în Învățare automată. 2. Clasificarea imaginilor I. Abordarea clasică. Hand-coded features. Modele liniare. 3. Clasificarea imaginilor II. Data-Driven Approach. Rețele neuronale convoluționale. 4. Antrenarea retelelor. Backpropagation. Metode de optimizare. 5. Software pentru deep learning: Caffe, Torch, TensorFlow. 6. Transfer learning. De la clasificarea imaginilor la recunoașterea stilului artistic al imaginilor. 7. Transferarea stilului artistic. Studiu de caz - Prisma App. 8. Alte aplicații ale rețelelor convoluționale: detectarea obiectelor, segmentarea imaginilor 1. Christopher M. Bishop. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer, 2010. 2. Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville. Deep Learning. The MIT Press, 2016 3. http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 4. http://www.cvfoundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/gatys_image_style_transfer_cvpr_2016_paper.pdf 5. Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition. Pearson, 2009

FISA UNITATII DE CURS TITLU: PROGRAMARE WEB UTILIZAND LIMBAJUL JAVA JSP DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu PROGRAMA: I. Java Server Pages (JSP) I.1 Generalităţi I.2 Elemente de cod JAVA în JSP I.3 Atribute şi metode ale unei clasa obţinută din JSP I.4 Alte directiva JSP I.5 Tratarea exceptiilor în paginile JSP I.6 Includerea de fişiere în paginile JSP I.7 Invocarea applet-urilor din JSP I.8 Utilizarea claselor de tip Java Bean în JSP I.9 Tag-uri I.10 Clasa BodyTagSupport II. Alte tehnici diverse folosite în programarea Web II.1 Redirecţionarea cererilor către alte pagini II.2 Folosirea formularelor HTML II.3 Folosirea applet-urilor ca interfete pentru servleţi III. Arhitectura three-tier III.1 Accesarea bazelor de date utilizând JDBC III.2 Principalii paşi în lucrul cu JDBC şi bazele de date III.3 Câteva exemple de lucru cu JDBC şi bazele de date III.4 Obiectele de tip PreparedStatement şi CallableStatement III.5 Tehnica de conectare Connection Pool pentru aplicaţii Web 1. Athanasiu, Irina; Costinescu, Bogdan; Drăgo, Octavian Andrei; Popovici, Florentina Irina; Gaburici, Vasile, Limbajul Java - O Perspectivă pragmatică Agora, 2000 2. Baranga A.,Programare Web Utilizand JAVA, Editura Albastra, Cluj-Napoca, 2007 3. Hall, Marty, Core Servlets and JavaServer Pages (JSP), Prentice Hall PTR, 2000

TITLU: SISTEME DE TIP SWARM ȘI SISTEME MULTI-AGENT DOMENIUL DE LICENŢĂ: INFORMATICĂ ( MATEMATICĂ) STATUTUL: OPŢIONAL SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu Cursul prezintӑ abordӑri și tehnici bazate pe agenți care pot fi folosite ȋn domenii precum roboticӑ, comerț electronic sau rețele de senzori. Sistemele de tip swarm și sistemele multi-agent permit rezolvarea unor probleme complexe (dificil de rezolvat de cӑtre un singur agent) prin utilizarea unor grupuri de agenți. Mecanismele folosite de agenții din astfel de sisteme pot fi reguli simple (ȋn cazul sistemelor de tip swarm) sau comportamente mai complexe care pot implica coordonare, negociere sau planificare (ȋn cazul sistemelor multiagent). Un alt obiectiv al cursului este familiarizarea studenților cu limbajul Python. Evaluarea se va realiza pe baza activitӑții ȋn cadrul laboratorului (50%) și a unui proiect (50%). Pentru aplicațiile de laborator și pentru proiect studenții vor folosi limbajul Python. PROGRAMĂ: 1 SISTEME DE TIP SWARM 1.1 Pӑstrarea formei unui swarm aflat ȋn mișcare Algoritmul lui Reynolds 1.2 Algoritmi de inteligenţӑ a swarm-urilor Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Cat Swarm Optimization, Artificial Bee Colony 1.3 Aplicații ale sistemelor de tip swarm Swarm Robotics 2 SISTEME MULTI-AGENT 2.1 Arhitecturi abstracte ale agenţilor inteligenţi 2.2 Interacţiuni între agenţi Echilibru Nash, negociere, licitaţie, votare 2.3 Comunicare între agenţi Limbaje de comunicare între agenţi 2.4 Aplicații ale sistemelor multi-agent 1. C. W. Reynolds (1987), Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model, in Computer Graphics, 21(4) (SIGGRAPH '87 Conference Proceedings), 25-34. 2. J. Kennedy, R.C. Eberhart and Y. Shi (2001), Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann 3. M. Dorigo and T. Stutzle (2004), Ant Colony Optimization, MIT Press 4. S.C. Chu and P.W. Tsai (2007), Computational Intelligence Based on the Behavior of Cats, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 3(1), 163-173 5. B. Basturk and D. Karaboga (2006), An Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm for Numeric Function Optimization, Proceedings of the IEEE Swarm Intelligence Symposium 2006, Indianapolis, Indiana, USA, 12-14 May 2006 6. D. Floreano and C. Mattiussi (2008), Bio-Inspired Artificial Intelligence: theories, methods, and technologies, MIT Press 7. M. Wooldridge (2002), An Introduction to Multi Agent Systems, John Wiley & Sons