Discipline
Explorează disciplinele programului, organizate pe ani de studiu și semestre. În listă, O indică discipline obligatorii, A discipline opționale, iar F discipline facultative. Pentru detalii complete despre discipline și structura programului, consultă planul de învățământ.
Anul I · Semestrul 1
Economie
Introducere în principiile economiei micro și macroeconomice. Baza pentru înțelegerea contextului în care se aplică inteligența artificială în afaceri.
Matematici fundamentale pentru inteligență artificială I
Algebră liniară, probabilități și calcul diferențial. Acestea sunt instrumentele matematice esențiale pentru orice algoritm de machine learning.
Statistică
Analiza și interpretarea datelor prin metode statistice clasice. Fundament direct pentru modelarea predictivă și învățarea automată.
Fundamentele inteligenței artificiale
Introducere în conceptele de bază ale IA: agenți, căutare, raționament și învățare automată. Punctul de start al programului.
Cercetări operaționale pentru inteligența artificială
Tehnici de optimizare și decizie matematică aplicate în probleme economice și de business reale.
Programarea calculatoarelor
Primii pași în programare. Acoperă logica, algoritmii și structurile de date. Nu este nevoie de experiență anterioară.
Bazele contabilității
Noțiuni esențiale de contabilitate pentru înțelegerea proceselor financiare din organizații.
Limba străină și comunicare de specialitate
Competențe lingvistice într-o limbă modernă la alegere (română, engleză sau franceză), utile în carieră și în mediul internațional.
Educație fizică și sport I
Activitate fizică și sport. Reprezintă o componentă de wellbeing a primului an de studiu.
Anul I · Semestrul 2
Matematici fundamentale pentru inteligență artificială II
Continuarea cursului din semestrul 1. Calcul matriceal avansat, optimizare și metode numerice aplicate direct în algoritmii de machine learning.
Statistică inferențială
Testare de ipoteze, intervale de încredere și regresie. Trecerea de la descrierea datelor la extragerea de concluzii și predicții.
Structuri de date și algoritmi
Cum se organizează și procesează eficient datele. Include liste, arbori, grafuri și algoritmi de sortare și căutare. Esențial pentru orice dezvoltator AI.
Aplicații ale inteligenței artificiale
Implementare practică a algoritmilor de IA în scenarii reale. Primul contact direct cu proiecte aplicate în program.
Cibernetica inteligenței artificiale în economie
Cum funcționează sistemele inteligente în mediul economic: modelare, feedback și control automatizat al proceselor de business.
Management
Principii de organizare și conducere a echipelor și organizațiilor. Contextul în care specialistul AI operează în mediul real.
Finanțe
Noțiuni fundamentale de finanțe corporative și piețe financiare. Acesta este terenul perfect pentru aplicarea analizei de date și a IA.
Educație fizică și sport II
Continuarea componentei de sport și wellbeing din primul an.
Anul 2 · Semestrul 1
Baze de date
Proiectarea și interogarea bazelor de date relaționale. Fundamentul pentru orice aplicație care lucrează cu volume mari de date.
Colectarea și prelucrarea automată a datelor
Web scraping și API-uri. Cum obții și pregătești datele înainte de analiză sau modelare.
Economie cantitativă
Modele economice formalizate matematic. Aceasta este legătura dintre teoria economică și analiza cantitativă cu instrumente moderne.
Marketing
Principii de marketing și comportamentul consumatorului, cu accent pe aplicarea datelor și IA în strategiile de piață.
Programare avansată
Tehnici avansate de programare orientată obiect, modele de proiectare și dezvoltare software pentru aplicații IA.
Dezvoltare durabilă sau Analiza economico-financiară
Impactul tehnologiilor digitale și al IA asupra mediului și societății, din perspectiva dezvoltării sustenabile.
Etică și integritate academică în contextul inteligenței artificiale sau Sociologia inteligenței artificiale
Principii etice în utilizarea IA: bias, transparență, responsabilitate și integritate în cercetare și în practică.
Comunicare în limba la alegere I
Dezvoltarea abilităților de comunicare profesională și academică într-o limbă modernă la alegere (engleză, franceză sau română).
Educație fizică și sport III
Continuarea activității sportive în al doilea an de studiu.
Anul 2 · Semestrul 2
Robotică și sisteme automate
Introducere în roboți, senzori și sisteme de control automat. Acestea sunt aplicații ale IA în lumea fizică.
Teoria deciziilor și sisteme multi-agent
Cum iau decizii sistemele inteligente în medii complexe cu mai mulți actori. Fundament pentru IA aplicată în organizații.
Învățare automată
Algoritmii esențiali de machine learning: regresie, clasificare, clustering și evaluarea modelelor pe date reale.
Tehnologii Web
Dezvoltare web modernă: front-end, back-end și integrarea serviciilor AI în aplicații web.
Relații economice internaționale – Managementul riscului în afacerile internaționale sau Relații economice internaționale – Negociere, contractare și operațiuni comerciale și internaționale
Contextul global al afacerilor și instrumentele de identificare și gestionare a riscurilor în mediul internațional.
Drept sau Dreptul afacerilor
Noțiuni juridice esențiale pentru activitatea economică, cu accent pe aspectele legale ale datelor și tehnologiei.
Practică de specialitate II
Stagiu aplicat în organizații reale. Se va realiza implementarea competențelor dobândite în contexte economice și tehnologice concrete.
Comunicare în limba la alegere II
Continuarea cursului de comunicare profesională în limba modernă aleasă (engleză, franceză sau română) sau într-o limbă străină nouă (germană, spaniolă sau japoneză).
Educație fizică și sport IV
Ultima disciplină de sport din cadrul programului.
Anul 3 · Semestrul 1
Cloud computing și ingineria inteligenței artificiale
Rularea și scalarea aplicațiilor AI în infrastructuri cloud moderne. Construiești soluții inteligente care funcționează la scară mare, în medii de producție reale.
Inginerie software pentru sisteme inteligente
Proiectarea și dezvoltarea sistemelor care stau la baza aplicatiilor inteligente. De la arhitectură la testare și livrare.
Agenți mobili inteligenți în IoT
Sisteme inteligente care funcționează pe dispozitive conectate. Aplicații practice ale IA în lumea obiectelor smart.
Învățare profundă
Rețele neuronale profunde și arhitecturi moderne precum CNN și RNN. Nucleul tehnologic al aplicațiilor AI de vârf.
Big Data și analiza datelor
Procesarea volumelor masive de date cu tehnologii specializate. Transformi date brute în informații utile pentru decizii strategice.
Modele de proiectare arhitecturale
Tipare și soluții reutilizabile pentru proiectarea sistemelor software complexe și scalabile.
Statistică macroeconomică
Analiza statistică a fenomenelor economice la nivel național și global, cu instrumente cantitative moderne.
Anul 3 · Semestrul 2
Procesarea limbajului natural
Cum înțeleg și generează limbajul mașinile. De la analiza textului la chatboți și modele de tip LLM (Large Language Models).
Sisteme de recomandare
Algoritmii din spatele platformelor ca Netflix sau Amazon. Construiești sisteme care personalizează experiența utilizatorilor.
Modele econometrice pentru sisteme inteligente
Modelare statistică avansată aplicată în economie. Combini teoria economică cu instrumentele moderne de predicție.
Inteligență artificială în multimedia
Aplicații AI pentru imagini, audio și video. Recunoaștere vizuală, generare de conținut și procesare multimedia.
Programare front-end modernă sau UX/UI design pentru aplicații ale inteligenței artificiale
Construirea interfețelor web moderne pentru aplicații inteligente. Framework-uri actuale și bune practici de UI/UX.
Tehnologii blockchain și contracte inteligente
Fundamente ale blockchain-ului și programarea contractelor inteligente. Aplicații în finanțe, logistică și administrație digitală.