Ghid INFORMATICA final -...

1

Investeşte în oameni! Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 –2013 Axa prioritară 1. „Educatia si formarea profesionala in sprijinul cresterii economice si dezvoltarii societatii bazate pe cunoastere” Domeniul major de intervenţie 1.2. „Calitate in invatamantul superior” Titlul proiectului: „MATE-INFO.NET” Adaptarea programelor de studii universitare la Cadrul Naţional al Calificărilor în Învăţământul Superior şi crearea unei reţele virtuale în vederea îmbunătăţirii interacţiunii cu mediul de afaceri pentru a susţine dezvoltarea economică şi socială Cod Contract: POSDRU/156/1.2/G/136858

Beneficiar: Universitatea Ovidius din Constanţa

Ghidul programului de studii de licenta

Informatica

2

Cuprins:

1. Introducere .................................................................................................................................... 5

2. Prezentarea Facultăţii de Matematică și Informatică ........................................................... 6

2.1. Scurt istoric .............................................................................................................................. 6

2.2. Facilități educaționale .............................................................................................................. 6

2.3. Prezentarea Departamentului de Matematică și Informatică ................................................... 9

2.4. Prezentarea partenerilor sociali ai facultății ........................................................................... 11

2.5. Manifestările organizate în cadrul facultăţii ........................................................................... 12

3. Misiunea şi obiectivele programului de licenta Informatica .............................................. 14

3.1. Misiune ................................................................................................................................... 14

3.2. Obiective ................................................................................................................................ 14

Obiective generale ........................................................................................................................ 14

Obiective specifice ........................................................................................................................ 14

Clasificarea tipurilor de discipline ................................................................................................ 17

Structura orelor după tipul disciplinelor - Informatică ................................................................. 17

Prezentarea disciplinelor în planurile de învăţământ .................................................................... 19

Fişele disciplinelor ........................................................................................................................ 19

Concordanţa cu denumirea programului de studii ........................................................................ 20

Relevanţa programelor de studiu .................................................................................................. 20

3.3. Conditionari specifice de acces/admitere, de promovare/echivalare a anului de studii/ a unor discipline, de transfer etc .................................................................................................................. 20

3.4. Structura examenului de finalizare a studiilor ........................................................................ 21

4. Planul de învăţământ ................................................................................................................ 22

4.1. Calificare profesionala, relatia cu COR (Ocupatii, posibilitati de integrare pe piata muncii) ... 22

3

4.2. Descrierea competentelor profesionale care definesc calificarea profesionala ......................... 22

4.3 Descrierea domeniului/programului de studii prin competente profesionale si competente transversale (grila 1M) ...................................................................................................................... 23

4.4. Stabilirea corelatiilor dintre competentele profesionale si competentele transversale si ariile de continut, disciplinele de studiu si creditele alocate (grila 2) ............................................................. 23

BILANŢ GENERAL ....................................................................................................................... 41

BILANŢ GENERAL ....................................................................................................................... 42

STRUCTURA PE SĂPTĂMÂNI A ANULUI UNIVERSITAR ........................................................ 44

5. Fisele disciplinelor ........................................................................................................................ 45

5.1. ANUL I ...................................................................................................................................... 45

FMI.Info.I.1.01 - ANALIZA I ...................................................................................................... 45

FMI.Info.I.1.02 - ALGORITMI SI STRUCTURI DE DATE I .................................................... 50

FMI.Info.I.1.03 - PROGRAMARE PROCEDURALA ................................................................ 54

FMI.Info.I.1.04 - ALGEBRA (ALGEBRA LINIARA) ................................................................ 59

FMI.Info.I.1.05 - ARHITECTURA SISTEMELOR DE CALCUL ............................................. 64

FMI.Info.I.2.06 - ANALIZA II ..................................................................................................... 70

FMI.Info.I.2.07 - ALGORITMI SI STRUCTURI DE DATE II ................................................... 75

FMI.Info.I.2.08 - ALGEBRA (STRUCTURI FUNDAMENTALE) ............................................ 79

FMI.Info.I.2.09 - GEOMETRIE ANALITICA SI DIFERENTIALA .......................................... 83

FMI.Info.I.2.10 - LOGICA COMPUTATIONALA ...................................................................... 88

5.2. ANUL II ..................................................................................................................................... 92

FMI.Info.II.1.01 - ALGORITMICA GRAFURILOR ................................................................... 92

FMI.Info.II.1.02 - SISTEME DE OPERARE............................................................................... 97

FMI.Info.II.1.03 - LIMBAJE FORMALE SI AUTOMATE ...................................................... 102

FMI.Info.II.1.04 - PROGRAMARE ORIENTATA PE OBIECTE ............................................. 107

FMI.Info.II.1.05 - GEOMETRIE COMPUTATIONALA .......................................................... 112

FMI.Info.II.2.06 - ECUATII DIFERENTIALE SI CU DERIVATE PARTIALE ....................... 116

FMI.Info.II.2.07 - PROBABIITATI SI STATISTICA MATEMATICA ..................................... 121

FMI.Info.II.2.08 - ANALIZA NUMERICA ............................................................................... 126

4

FMI.Info.II.2.09 - BAZE DE DATE ........................................................................................... 132

FMI.Info.II.2.10 - TEHNOLOGII WEB ..................................................................................... 136

FMI.Info.II.2.14 - CALCULABILITATE SI COMPLEXITATE ............................................... 140

5.3. ANUL III .............................................................................................................................. 144

FMI.Info.III.1.01 - SISTEME DE GESTIUNE A BAZELOR DE DATE ................................. 144

FMI.Info.III.1.02 - RETELE DE CALCULATOARE ............................................................... 148

FMI.Info.III.1.03 - TEHNICI AVANSATE DE PROGRAMARE ............................................. 154

FMI.Info.III.1.04 - GRAFICA PE CALCULATOR ................................................................... 159

FMI.Info.III.1.05 - INGINERIA SISTEMELOR SOFT............................................................. 164

FMI.Info.III.2.06 - DEZVOLTAREA APLICATIILOR WEB ................................................... 168

FMI.Info.III.2.07 - INTELIGENTA ARTIFICIALA .................................................................. 173

FMI.Info.III.2.08 - TEHNICI DE OPTIMIZARE ...................................................................... 178

FMI.Info.III.1.11 - ALGORITMI IN ACTUARIAT ................................................................... 184

FMI.Info.III.1.13 - ALGORITMI DE CALCUL STIINTIFIC (RECUNOSTEREA FETELOR SI CIFRELOR) ................................................................................................................................ 188

FMI.Info.III.2.14 - PRELUCRAREA IMAGINILOR ................................................................ 193

FMI.Info.III.2.20 - TEHNICI DE SIMULARE .......................................................................... 198

6.Perspective de dezvoltare profesională după absolvirea programului de studiu ............. 203

7.Chestionar de evaluare/calibrare asupra materialelor de invatare aferente unei discipline ........................................................................................................................................... 210

8.Chestionar privind studiile realizate in cadrul proiectului MATE-INFO.NET ...................... 215

5

1. Introducere

Stimați Studenti,

Bine aţi venit la Facultatea de Matematică şi Informatică a Universităţii “Ovidius” din

Constanţa. Alegerea dumneavoastră ne onorează şi suntem siguri că diploma obţinută de la noi are

valoare pe piaţa muncii.

În acest ghid, realizat în cadrul proiectului „MATE-INFO.NET” Adaptarea programelor de

studii universitare la Cadrul Naţional al Calificărilor în Învăţământul Superior şi crearea unei reţele

virtuale în vederea îmbunătăţirii interacţiunii cu mediul de afaceri pentru a susţine dezvoltarea

economică şi socială, găsiţi primele informaţii despre Facultatea de Matematică şi Informatică și despre

Programul de studii de licenta Informatica.

Pagina web a facultăţii (http://math.univ-ovidius.ro/ ) vă oferă informaţii complete şi la zi

asupra activităţii din facultate.

Suntem una dintre primele facultăţi ce oferă cursuri, seminarii şi laboratoare în format electronic

(disponibile pe pagina facultății, sectiunea Avizier WEB/ E-Cursuri) la care veţi avea acces ca studenţi

ai facultăţii. Corpul profesoral prezentat în acest ghid are o recunoaştere atât pe plan national, cât şi

internaţional.

Vă urăm succes pe întreaga perioadă a studiilor de licenta din facultatea noastră şi vă aşteptăm

să continuaţi cu studiile masterale si doctorale oferite de facultatea noastră!

6

2. Prezentarea Facultății de Matematică și Informatică

2.1. Scurt istoric Universitatea Ovidius din Constanţa este o instituţie de învăţământul superior cu tradiţie în

educaţie şi cercetare în domeniile Matematică şi Informatică. Facultatea de Matematică şi Informatică

a Universităţii Ovidius din Constanța îşi are rădăcinile în Facultatea de Matematică-Fizică din cadrul

Institutului Pedagogic din Constanţa, fondat în 1961.

Din istoricul facultăţii consemnăm faptul că specializarea Matematică se derulează de peste 50

de ani (incepând cu Institutul Pedagogic), specializarea Matematică-Informatică de peste 20 de ani

(odată cu fondarea UOC prin HG 225/1990) şi cea de Informatică de 10 ani (HG 1082/2003).

Începând cu anul universitar 2005-2006, facultatea are planurile de învăţământ adaptate

sistemului pe cicluri de învăţământ impus de Convenţia de la Bologna (licență-3 ani, masterat-2 ani,

doctorat- maxim 5 ani) și utilizează sistemul de credite transferabile. Astfel, oferta educaţională la studii

de licenţă conţine pe lângă cele 3 specializări consacrate şi specializarea Computer Science, iar la studii

de masterat, sunt propuse specializările Didactică Matematică, Modelare şi Tehnologii Informatice,

Modelare Matematică în Finanțe și Analiză Economică, Medii Virtuale Multi-Modale Distribuite.

2.2. Facilități educaționale

Studenţii Facultăţii de Matematică şi Informatică beneficiază de săli moderne de studiu,

amfiteatre, săli de curs, săli de seminar, laboratoare specializate de Informatică dotate cu calculatoare

de ultimă generaţie.

7

În fiecare an, un anumit număr de studenţi ocupă locuri de cazare în căminele Universităţii.

În plus, studenţii au acces la Biblioteca Centrală a Universităţii şi de asemenea la baza sportivă

de pe malul lacului Mamaia, cu posibilităţi de practicare a diferitelor sporturi, incluzând yachting, tenis,

fotbal, handbal, volei, baschet, etc.

Studenţii beneficiază, de asemenea, de burse ERASMUS în universitățile

AGH University of Science and Technology, Uniwersytet Slaski W Katowicach -Polonia,

Universite de Bretagne Occidentale-Franta, Grenoble Institute of Technology, Universite Nice

Sophia Antipolis , Universite Lille 1, Universite Paul Sabatier - Toulouse 3-Franta,

Balikesir University, Karabuk University, Ordu University, Dicle University, Nevsehir

University , Trakya University, Giresun University, Piri Reis University, Pamukkale University

-Turcia,

Friedrich-Alexander Universitat, Freie Universitat Berlin -Germania

University of Calabria-Italia.

În vederea facilitării schimburilor de studenţi în cadrul programelor ERASMUS între

Universitatea „OVIDIUS" din Constanţa, Facultatea de Matematică şi Informatică şi universităţi din

Uniunea Europeană, disciplinele de studiu din planul de învăţământ sunt prevăzute într-o succesiune

logică ce are în vedere atât compatibilitatea cu cadrul naţional de calificări, cât şi cu programele de

studii similare din Statele Uniunii Europene şi alte state ale lumii.

În cadrul universității, respectiv în cadrul facultății de Matematică și Informatică, se derulează

diverse proiecte cu finanțare europeană, la care studenții au posibilitatea să participe. Un astfel de

proiect este proiectul intitulat „MATE-INFO.NET” Adaptarea programelor de studii universitare la

Cadrul Naţional al Calificărilor în Învăţământul Superior şi crearea unei reţele virtuale în vederea

îmbunătăţirii interacţiunii cu mediul de afaceri pentru a susţine dezvoltarea economică şi socială, care

prin obiectivul său general își propune îmbunătăţirea calităţii ofertelor educaţionale în învățământul

superior, pentru 6 programe de studii din domeniul Matematică/Informatică, prin acţiuni inovatoare

destinate asigurarii calităţii procesului educaţional şi adaptării lui la exigenţele pieţei muncii. Așadar,

8

se urmăreşte îmbunătăţirea calității formării studenţilor, dezvoltarea comunicării dintre mediul

academic şi cel privat în domeniul Matematică/Informatică, îmbunătăţirea serviciilor oferite studenţilor

în scopul creşterii gradului de integrare a studenţilor pe piaţa muncii, toate acestea vizând şi implicând

în mod direct studenții din cadrul Facultății de Matematică și Informatică.

Cele 6 programe de studii vizate in acest proiect sunt

1. Informatica

2. Matematica Informatica

3. Computer Science

4. Modelare si Tehnologii Informatice

5. Medii Virtuale Multi-Modale Distribuite

6. Modelare Matematică în Finante si Analiză economică.

Din punct de vedere al facilitarii procesului de colectare a feedback-ului oferit de catre studenti, dar

si de catre partenerii sociali, cu privire la activitatea desfasurata in cadrul proiectului, dar si cu privire

la activitatea didactica desfasurata pe parcursul anilor de studii, a fost elaborata in cadrul proiectului o

platforma interactiva care poate fi accesata de catre studenti la adresa

http://mate-info.univ-

ovidius.ro/portal/login.php?target=&soap_pw=&ext_uid=&cookies=nocookies&client_id=mate

info&lang=ro.

In aceasta platforma au fost implementate chestionare cu privire la studiile realizate in cadrul

proiectului, dar si chestionare de evaluare/calibrare asupra materialelor de invatare aferente diferitelor

discipline studiate. Aceste chestionare pot fi completate online, platforma generand in mod automat

statistici cu privire la raspunsurile oferite de catre studenti/parteneri sociali.

9

2.3. Prezentarea Departamentului de Matematică și Informatică În anul universitar 2015–2016, în cadrul Departamentului de Matematică şi Informatică îşi

desfăşoară activitatea un număr de 33 de cadre didactice, dintre care 6 profesori, 11 conferenţiari, 14

lectori şi 2 asistenţi. Iată lista tuturor profesorilor facultăţii:

Prof. dr. Boskoff Wladimir-Georges Lector dr. Alexandrescu Adrian

Prof. dr. Ene Viviana Lector dr. Badea Maria-Gabriela

Prof. dr. Popa Constantin Lector dr. Băutu Elena

Prof. dr. Popa Dumitru Lector dr. Bobe Alexandru

Prof. dr. Popovici Dorin-Mircea Lector dr. Chelai Ozten

Conf. dr. Bărbulescu Alina Lector dr. Ciucă Marian-George

Conf. dr. Cosma Luminiţa-Elena Lector dr. Cîrlig George-Valentin

Conf. dr. Costara Constantin Lector dr. Homentcovschi Laurenţiu

Conf. dr. Flaut Elena-Cristina Lector dr. Ibadula Denis

Conf. dr. Mancaş Christian Lector dr. Iorgulescu Gabriel

Conf. dr. Pelican Elena Lector dr. Nicola Aurelian

Conf. dr. Petac Eugen Lector dr. Puchianu Crenguţa

Conf. dr. Popescu Elena Lector dr. Rusu Andrei

Conf. dr. Sburlan Dragoş-Florin Lector dr. Savin Diana

Conf. dr. Vernic Raluca Lector dr. Sburlan Cristina

Conf. dr. Zaharescu Eugen Asist. dr. Liţă Lăcrămioara

Asist. dr. Pomparău Ioana

10

Facultatea de Matematică şi Informatică este condusă de un decan, un prodecan si un consiliu

profesoral format din 12 membri. Aceştia sunt:

Decan: - Lector. univ. dr. Alexandru Bobe

Prodecan: - Conf. univ. dr. Cristina Flaut

Consiliul profesoral

Prof. univ. dr. Viviana Ene Conf. univ. dr. Elena Pelican

Prof. univ. dr. Constantin Popa Conf. univ. dr. Constantin Costara

Prof. univ. dr. Dumitru Popa Conf. univ. dr. Dragos Sburlan

Prof. univ. dr. Marius Craciun Lect. univ. dr. Alexandru Bobe

Prof. univ. dr. Mircea Popovici Lect. univ. dr. Gabriel Iorgulescu

Conf. univ. dr. Raluca Vernic Lect. univ. dr. Nicola Aurelian

şi trei studenţi.

Secretariatul Facultăţii de Matematică şi Informatică este gestionat de către Secretar Mihaela Pucică.

Decanatul se află la sala E4, iar secretariatul se află la sala E3.

Adresa Facultăţii de Matematică şi Informatică: B-dul Mamaia nr. 124, RO – 900527, Constanţa. Tel/Fax: 0241606424.

11

2.4. Prezentarea partenerilor sociali ai facultății

Facultatea de Matematică şi Informatică desfăşoară diverse acţiuni menite să dezvolte calitatea

comunicării între mediul academic şi cel privat, pentru a facilita contactul studenţilor facultăţii cu

reprezentanţii mediul economico-social, în scopul de a creşte gradul de inserţie în piaţa muncii a

studenţilor/ absolvenţilor. Din acest punct de vedere, există numeroase parteneriate de colaborare între

Facultatea de Matematică şi Informatică şi diverse autorităţi din domeniul public/ firme din mediul

privat.

O parte din aceste parteneriate au fost semnate în cadrul proiectului „MATE-INFO.NET”

Adaptarea programelor de studii universitare la Cadrul Naţional al Calificărilor în Învăţământul

Superior şi crearea unei reţele virtuale în vederea îmbunătăţirii interacţiunii cu mediul de afaceri

pentru a susţine dezvoltarea economică şi socială. Dintre partenerii sociali cu care facultatea dezvoltă

o strânsă colaborare, in cadrul careia acestia care au sustinut inclusiv intalniri cu studentii facultatii,

amintim:

1. CRUCIAL SYSTEMS & SERVICES SRL

2. AXELLO COMMUNICATIONS

3. SC LAMOBRATORY SRL

4. SC AQUASOFT SRL

5. SC BLUEPINK SOFTWARE SRL

6. F5 IT ROMANIA

7. SC AD-FIRE Youth Group SRL

8. GRUP SERVICII PETROLIERE SA

9. SENIOR SOFTWARE

10. SC ACTIVE TECH SYSTEMS SRL

11. SC NCR SOLUTIONS NET SRL

12

12. GRUP DEZVOLTARE DURABILA

13. SC COMPLET IT SUPORT SRL

14. SC ELECTRONIC GENERAL SUPORT SRL

15. SC ELECTRONIC TOTAL SUPORT SRL

16. SILVA SYSTEMS SRL

17. ESAIAS NETWORK SRL

18. SC UTI GRUP SA

19. ITLAB Service & Security

20. BDA-WEB Design SRL

O componenta importanta a colaborarii intre FMI si partenerii sociali o reprezinta feedback-ul

oferit prin intermediul unor chestionare, elaborate in cadrul proiectului MATE-INFO.NET, de

informatii cu privire la nivelul de adaptare si integrare al absolventilor facultatii care sunt in prezent

angajati in cadrul firmelor respective.

2.5. Manifestările organizate în cadrul facultăţii

In Facultatea de Matematica si Informatica au fost organizate o serie de manisfestari destinate

studentilor/cadrelor didactice si de cercetare. Astfel, pentru corelarea programelor de studii cu cerintele

pietei muncii s-au avut in vedere urmatoarele activitati-o parte dintre ele fiind organizate in cadrul

proiectului „MATE-INFO.NET” Adaptarea programelor de studii universitare la Cadrul National al

Calificarilor in Invatamantul Superior si crearea unei retele virtuale in vederea imbunatatirii

interactiunii cu mediul de afaceri pentru a sustine dezvoltarea economica si sociala:

1. întalniri informale mixte profesori-studenti-(potentiali) angajatori (intalnirea expertilor EUA in

ianuarie 2015 cu studenti si angajatori – companiile IT Aquasoft si Axello; la finalul fiecarei editii a

concursului ESTIC (2012-2015) firmele sponsor au discutat cu profesorii si studentii – Crucial System,

Axello, UTI, Aquasoft, Senior software, F5IT, Simplio; intalniri anuale cu resprezentanti SRI etc);

13

2. prezentări (tehnice) de firme IT în cadrul cursurilor de specialitate / seminariilor ştiintifice

(studentesti), (Conferinta CONNECT, organizata in parteneriat cu Grupul de Dezvoltare Durabilă

avand tema principala „Influența social media și rolul acesteia în viața de astăzi”- 24 aprilie 2015; UTI

Prezentarea tehnologiilor folosite - 15 mai 2015; F5IT Apache Cordova, Cu sau fara Bootstrap,

oportunitati de angajare - 15 mai 2015; Aquasoft Software Development Garage - 15 mai 2015;

AKSON Sell your Art in a digital format using specialized software - 27 mai 2015;

3. prezentări (academice) ale profesorilor pe directii de cercetare/formare profesionala in cadrul

firmelor potentialilor angajatori sub forma meselor rotunde – vizite asistate în cadrul firmelor, (Open

Day, 5 decembrie 2014 la F5IT; colaborarea cu Freescale, Intel);

4. concursuri studenţeşti (inter-universitare) organizate cu sprijinul firmelor – subiecte de interes

pe piaţa muncii (de exemplu, concursul anual ESTIC),

5. organizarea de internship-uri în piaţa muncii, (RDS-RCS)

6. organizarea şcolilor tematice (de exemplu, scoala de vara creatiVE http://creative.cerva.ro)

7. organizarea de seminarii studentesti sub indrumarea cadrelor didactice ale facultatii.

14

3. Misiunea şi obiectivele programului de licenta Informatica

3.1. Misiune Programul de studii de licența Informatică din cadrul domeniului INFORMATICĂ are ca scop

pregătirea și formarea de specialişti calificaţi în domeniile fundamentale din Tehnologia Informaţiei, cu deprinderi atât în adaptarea și aplicarea imediată a cunoştinţelor dobândite la cerinţele de pe piaţa muncii cât şi în ceea ce priveşte auto-perfecţionarea continuă prin programe de masterat şi doctorat.

3.2. Obiective Programul de licența Informatică vizează crearea unei baze de cunoştinţe temeinice şi elastice care

să permită continuarea şi dezvoltarea studiilor în ciclul al II-lea Master şi programe de doctorat, în vederea formării de noi promoţii de cadre didactice universitare şi cercetători ştiinţifici în domeniul Tehnologiei Informaţiei. Acest program de studii de licența este organizat in spiritul noului sistem de învățământ de tip Bologna si este adaptat schimbărilor survenite in cadrul programului de licență în Informatică, impuse de aderarea la sistemul Bologna.

Obiective generale Conectarea programelor de studii universitare ale facultății la sistemele de învățământ și

cercetare ale celorlalte universități din țară și din străinătate. Dezvoltarea unui sistem funcțional de cunoștințe specifice domeniului și, respectiv, fiecărei

specializări în concordanță cu structura conținuturilor implicate în curriculum-urile formate. Dezvoltarea abilitaților cognitive, aplicativ-practice, de comunicare și relaționale. Stimularea activității de performanță și de cercetare a studenților. Dezvoltarea unui sistem de atitudini corespunzătoare normelor deontologice și susținerea

profilului aptitudinal.

Obiective specifice Obiective cognitive și aplicativ-practice

15

Deschiderea spre tendințele noi și inovatoare din domeniul de specialitate prin actualizarea sistematică a cunoștințelor din domeniul Tehnologiei Informației

Utilizarea în activitatea curenta a noilor tehnologii informaționale și de comunicare Abordarea unui demers pluri-, inter- și transdisciplinar prin realizarea de conexiuni între

disciplinele informatice și alte domenii. Focalizarea pe conexiunile structurale și procesuale ale disciplinei.

Dezvoltare profesională

Manifestarea unei conduite reflexive și autoevaluative privind activitatea curentă Proiectarea și realizarea unui plan de dezvoltare profesională.

Observație: Semestrele I - V: 14 săptămâni, Semestrul VI: 12 săptămâni.

Relevanta cognitivă și profesională a programului de studii de licență Informatică este definită în funcție de ritmul dezvoltării cunoașterii și tehnologiei din domeniul informaticii și de cerințele pieței muncii și ale calificărilor corespunzătoare (programatori, administratori de reţele şi baze de date, specialişti în tehnologii web, etc. în cadrul unor companii software, medii economice şi de afaceri (bănci, societăţi de asigurări), spitale, societăți/firme cu profil tehnic, cercetători și cadre didactice universitare în domeniul Tehnologiei Informației). Disciplinele de studiu din Planul de învățământ sunt prevăzute într-o succesiune logică și definesc precis competențele generale și de specialitate. Se urmărește în acest fel, realizarea următoarelor deziderate:

Formarea şi dezvoltarea armonioasă şi în spirit creativ a viitorilor specialişti în domeniul Tehnologiei Informaţiei, cu realizarea unui echilibru între latura cantitativă şi cea calitativă a instruirii;

Formarea de specialişti cu pregătire superioară, pregătiţi pentru absorbția imediată pe piaţa muncii şi performanţi atât în ţară cât şi la nivel european, cu posibilităţi imediate de angajare ca programatori, administratori de reţele şi baze de date, specialişti în tehnologii web, etc. în cadrul unor companii software, medii economice şi de afaceri (bănci, societăţi de asigurări), universităţi şi institute de cercetare, învăţământ (profesori de informatică la nivel gimnazial şi liceal) sau liber profesionişti („freelancers”);

Crearea unei baze de cunoştinţe temeinice şi elastice care să permită continuarea şi dezvoltarea studiilor în ciclul al II-lea Master şi programe de doctorat, în vederea formării de noi promoţii de cadre didactice universitare şi cercetători ştiinţifici în domeniul Tehnologiei Informaţiei.

În acest sens, Planul de învățământ al programului de studii de licență Informatică cuprinde atât discipline obligatorii (fundamentale și de specialitate) cât și discipline opționale și facultative, toate

16

acestea vizând domenii din zona IT de mare actualitate și importanță, necesare pentru o inserție rapidă pe piața muncii, atât pentru oferta actuală cât și pentru cea din perspectiva determinată de recenta integrare a României în Uniunea Europeană. În contextul disciplinelor obligatorii, se oferă următoarele cursuri: Analiză, Algoritmi și structuri de date, Algebră, Geometrie analitică și diferențială, Arhitectura sistemelor de calcul, Logică computațională, Algoritmica grafurilor, Ecuații diferențiale și cu derivate parțiale, Sisteme de operare, Limbaje formale și automate, Analiza numerică, Probabilități si statistică matematică, Baze de date, Rețele de calculatoare (fundamentale) și Programare procedurală, Tehnologii WEB, Programare orientată pe obiect, Geometrie computațională, Ingineria sistemelor soft, Tehnici de optimizare, Sisteme de gestiune a bazelor de date, Inteligență artificială, Tehnici avansate de programare, Grafică pe calculator, Dezvoltarea aplicațiilor WEB (de specialitate). În cadrul disciplinelor opționale se oferă cursurile: Calculabilitate și complexitate, Tehnici multimedia, Medii vizuale de programare, Verificarea și validarea sistemelor soft, Programare distribuită, Algoritmi în actuariat, Sisteme de operare UNIX, Algoritmi de calcul științific, Prelucrarea imaginilor, Medii de proiectare și programare, Securitatea sistemelor informatice, Software pentru statistică, Proiectarea și analiza algoritmilor, Administrare rețele, Tehnici de simulare, Algoritmi în teoria opțiunilor financiare, Creare de interfețe grafice în Matlab, Calcul evoluționist etc.

În anii I și II de studiu este prevăzută o activitate obligatorie de Practică la calculator (2.14 ore pe săptămână), care are în vedere, printre altele prezentarea sistemului de tehnoredactare LaTex. În anul III de studii este prevăzut un Stagiu de pregătire a lucrării de licența (2 ore pe săptămână).

Facultatea asigura resurse de învățare (manuale, tratate, referințe bibliografice, etc.) în format clasic (a se vedea anexa referitoare la bibliotecă) sau electronic (a se vedea următoarea adresa pe site-ul facultății:

http://math.univ-ovidius.ro/default.aspx?cat=Info&subcat=BibliotecaDigitala ). Prin intermediul bibliotecii, facultatea noastră are schimburi de jurnale cu 25 de universități din țară și străinătate.

Disciplinele din Planul de învățământ corespund la 180 credite obligatorii; credite suplimentare se pot obține prin parcurgerea a mai multe cursuri opționale și/sau facultative. În al treilea an de studii studenții elaborează o lucrare de licență sub îndrumarea unui cadru didactic. Subiectul lucrării trebuie sa ilustreze preocuparea absolventului pentru problematica programului de studii, dar totodată sa

17

constituie și un debut în cercetarea viitoare în domeniul Tehnologiei Informației la studii masterale sau doctorale.

Clasificarea tipurilor de discipline

Planurile de învăţământ pentru programul de licență Informatică au fost întocmite conform normelor legale în vigoare, ţinând seama atât de cerinţele procesului Bologna și cele formulate în câteva întruniri la nivel național ale reprezentanților facultăților de profil, cât şi de necesitatea asigurării unui nivel de cunoştinţe optim cerute de piaţa muncii în domeniul informaticii. Din punct de vedere al conţinutului disciplinelor, planul de învăţământ al programului de licența cuprinde: discipline obligatorii fundamentale (DOF) și de specialitate (DOS), discipline opționale (DOpt) și facultative (DFac) (a se vedea tabelul de mai jos: Structura orelor după tipul disciplinelor). Pentru ciclul de licență, planurile de învăţământ asigură un total de 180 de credite transferabile distribuite cate 30 de credite pe semestru.

Structura orelor după tipul disciplinelor - Informatică

Nr. Crt.

Denumirea disciplinei Tipul Curs S, L.P.

1. Analiză I/ II1 DOF 56 56

2. Algoritmi și structuri de date I/II DOF 56 56

3. Programare procedurală DOS 28 28

4. Algebră (Algebră liniară) DOF 28 28

5. Algebră (Structuri fundamentale) DOF 28 28

6. Geometrie analitică și diferențială DOF 28 28

7. Arhitectura sistemelor de calcul DOF 28 28

8. Logică computațională DOF 28 28

9. Practică la calculator (2x 30=60 ore) DOS --- 60

18

10. Educaţie fizică DFac --- 28

11. Limbi străine DFac --- 56

12. Tehnologii WEB DOS 28 28

13. Algoritmica grafurilor DOF 28 28

14. Sisteme de operare DOF 28 28

15. Limbaje formale și automate DOF 28 28

16. Programare orientată pe obiecte DOS 28 28

17. Ecuații diferențiale și cu derivate parțiale DOF 28 28

18. Geometrie computațională DOS 28 28

19. Probabilități și statistică matematică DOF 28 28

20. Analiză numerică DOF 28 28

21. Baze de date DOF 28 28

22. Opțional I (oferta) DOpt 14 14

23. Practică la calculator (2x 30=60 ore) DOS --- 60

24. Educaţie fizică DFac --- 28

25. Limbi străine DFac --- 56

26. Ingineria sistemelor soft DOS 28 28

27. Tehnici de optimizare DOS 28 28

28. Sisteme de gestiune a bazelor de date DOS 28 28

29. Rețele de calculatoare DOF 28 28

30. Inteligență artificială DOS 28 28

31. Tehnici avansate de programare DOS 28 28

19

32. Grafică pe calculator DOS 28 28

33. Dezvoltarea aplicațiilor WEB DOS 28 28

34. Opțional II (oferta) DOpt 14 14

35. Opțional III (oferta) DOpt 28 28

36. Opțional IV(oferta) DOpt 28 28

TOTAL 868 1184

DOF

DOS

DOpt

DFac

55 %

35 %

10 %

------

40 %

36 %

9%

15 %

Prezentarea disciplinelor în planurile de învăţământ Disciplinele de studiu din planul de învăţământ sunt prevăzute într-o succesiune logică şi au în

vedere îndeplinirea următoarelor cerinţe:

a) Definirea şi delimitarea precisă a competenţelor generale şi de specialitate în ale studiilor universitare de licenţă şi masterat (în amonte);

b) Compatibilitatea cu cadrul de calificări naţional; c) Compatibilitatea cu planurile si programele similare din Statele Uniunii

Europene şi alte state ale lumii, fapt care a dus la schimburi de studenţi în cadrul programelor ERASMUS şi SOCRATE, între Universitatea „OVIDIUS" din Constanţa, Facultatea de Matematică și Informatică şi universităţi din Uniunea Europeană (Sophia Antipolis, Nice, Franța si Universitatea Bretagne Occidentala, Brest), disciplinele fiind prevăzute cu credite de studiu ECTS (a se vedea planurile).

Fişele disciplinelor Fiecare disciplină din programul de studiu are prevăzută o fişă a disciplinei în care sunt

menţionate următoarele:

- obiectivele disciplinei, - conţinutul tematic de bază, - competenţele specifice disciplinei,

20

- repartizarea numărului de ore de curs, seminarii şi activităţi aplicative pe teme, - sistemul de evaluare al studenţilor, - bibliografie minimală.

Concordanţa cu denumirea programului de studii Nomenclatorul disciplinelor cuprinse în planul de învăţământ şi conţinutul precizat prin fişele

disciplinelor corespund domeniului INFORMATICĂ şi programului de studii de licență Informatică pentru care s-au elaborat planurile de învăţământ respective şi sunt conforme misiunii declarate.

Relevanţa programelor de studiu

Fişele disciplinelor pentru programul de studii s-au îmbunătăţit permanent, pentru a evidenţia relevanţa cognitivă şi profesională a acestuia. Ameliorarea programelor analitice se realizează în acord cu ritmul dezvoltării cunoaşterii în domeniu şi cu cerinţele pieţei muncii. Începând cu anul universitar 2005-2006, în cadrul Universităţii „OVIDIUS" din Constanţa s-au iniţiat mecanisme de analiză şi evaluare a activităţilor de predare precum şi a gradului de satisfacţie a studenţilor privind cunoştinţele transmise şi asimilate. Permanent se analizează schimbările ce se produc în domeniul profilului de calificare şi impactul acestora asupra organizării programelor de studiu.

Pentru evitarea redundanţelor în conţinutul informaţional prezentat masteranzilor şi pentru o mai bună corelare a disciplinelor în cadrul catedrelor se procedează la evaluarea colegială a cadrelor didactice, evaluare care se face pe bază de chestionar. Chestionarul este structurat ţinând seama de „Regulamentul privind evaluarea periodică a calităţii personalului didactic.

Facultatea de Matematică și Informatică dispune de practici de analiză a sesiunilor de examene și a celor de finalizare a studiilor. Toate analizele curente din anii anteriori se găsesc la adresa:

http://math.univ-ovidius.ro/default.aspx?cat=Calitate&subcat=Analiza&item=Sesiune

3.3. Conditionari specifice de acces/admitere, de promovare/echivalare a anului de studii/ a unor discipline, de transfer etc Activitatea profesională a studenţilor este evaluată cantitativ prin acordarea numărului de

puncte de credit alocate fiecărei discipline din Planul de învăţământ şi calitativ prin acordarea unei note între 1 şi 10 la examene, colocvii, teme de casă, proiecte, referate de laborator pe care aceştia le susţin.

21

Nota minimă de promovare a examenului/colocviului este 5. Rezultatele obţinute de masterand pe parcursul şcolarizării sunt trecute în Cataloagele disciplinelor, Centralizatoarele de note ale specializării/programului de studii şi în Registrele matricole. După susţinerea examenului de licenta, absolventul primeşte Diploma de licenta şi Suplimentul la diplomă.

3.4. Structura examenului de finalizare a studiilor

Examenul de licenta constă într-o singură probă, pentru care se acorda doua note:

Nota 1 (N1) se acorda pentru raspunsurile la doua dintre cele 10 intrebari din lista de subiecte. Cele doua intrebari sunt alese de Comisia de licenta din lista de subiecte propusa de profesorul indrumator.

Nota 2 (N2) se acorda pentru continutul si prezentarea lucrarii de licenta.

Fiecare dintre cele doua note, N1 si N2, trebuie sa fie cel putin 5, iar media finala, adica Nfinala=(N1+N2)/2, sa fie cel putin 6.

3.5. Posibilitati de continuare a studiilor sau de acces la alte forme de dezvoltare personala si profesionala

Absolvenţii acestui program de licenta se pot înscrie la un program de masterat sau pot urma alte programe postuniversitare de dezvoltare profesională şi personală în acelaşi domeniu.

22

4. Planul de învățământ

Programul de studii de licenta Informatica din cadrul domeniului INFORMATICA are ca scop pregatirea si formarea de specialişti calificaţi în domeniile fundamentale din Tehnologia Informaţiei, cu deprinderi atât în adaptarea si aplicarea imediată a cunoştinţelor dobândite la cerinţele de pe piaţa muncii cât şi în ceea ce priveşte auto-perfecţionarea continuă prin programe de masterat şi doctorat.

Programul de licenta Informatica vizeaza crearea unei baze de cunoştinţe temeinice şi elastice care să permită continuarea şi dezvoltarea studiilor în ciclul al II-lea Master şi programe de doctorat, în vederea formării de noi promoţii de cadre didactice universitare şi cercetători ştiinţifici în domeniul Tehnologiei Informaţiei.

Acest program de studii de licenta este organizat in spiritul noului sistem de invatamant de tip Bologna si este adaptat schimbarilor survenite in cadrul programului de licentă în Informatica, impuse de aderarea la sistemul Bologna.

Relatia dintre student si profesor este una de parteneriat, în care fiecare isi asumă responsabilitatea atingerii rezultatelor învatarii. Rezultatele învatarii sunt explicate si discutate cu studentii din perspectiva relevantei acestora pentru dezvoltarea lor.

4.1. Calificare profesionala, relatia cu COR (Ocupatii, posibilitati de integrare pe piata muncii)

Profesor în învăţământul liceal/postliceal – 233001, gimnazial - 233002; Analist - 251201; Programator - 251202; Proiectant sisteme informatice - 252201; Administrator de reţea de calculatoare - 252301; Administrator baze de date - 252101; Asistent de cercetare în matematică informatică - 212024; Asistent de cercetare în informatică - 214918; Specialist in proceduri si instrumente de securitate a sistemelor informatice – 251402; Administrator sistem de securitate bancara – 252201; Cercetator roboti industriali – 215133.

4.2. Descrierea competentelor profesionale care definesc calificarea profesionala

C1. Programarea în limbaje de nivel înalt C2. Dezvoltarea şi întreținerea aplicațiilor informatice.

23

C3. Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar C4. Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii si a modelelor formale C5. Proiectarea şi gestiunea bazelor de date C6. Proiectarea si administrarea reţelelor de calculatoare

4.3 Descrierea domeniului/programului de studii prin competente profesionale si competente transversale (grila 1M)

4.4. Stabilirea corelatiilor dintre competentele profesionale si competentele transversale si ariile de continut, disciplinele de studiu si creditele alocate (grila 2)

24

Anexa 1

Domeniul fundamental : Stiinţe exacte Domeniul de Studii : Informatica Programul de Studii: Informatica

Grila 1M – Descrierea domeniului/programului de studii prin competente profesionale si competente transversale

Denumirea calificarii

Informatica

Nivelul calificarii

Masterat

Ocupatii posibile: Profesor în învăţământul gimnazial - 232201; Profesor în învăţământul liceal, postliceal, profesional şi de maiştri - 232101, Analist - 213101; Programator - 213102; Proiectant sisteme informatice - 213103; Asistent de cercetare în informatică - 250102; Asistent de cercetare în comunicaţii - 251406; Asistent de cercetare în calculatoare - 251415;

Competente profesionale

Descriptori de

Nivel al elementelor

Structurale ale competentelor profesionale

C1 Competente profesionale in domeniul informatica

C2 Competente in utilizarea softurilor de modelare, proiectarea asistata de calculator, grafica pe calculator, simulare, programare vizuala, si de prelucrare a datelor statistice

C3 Competente de comunicare didactica si stiintifica precum si de indrumare a elevilor/studentilor/personalului; Operarea cu concepte şi instrumente de bază din domeniul managementului educaţional

C4 Competente de cercetare in domeniul informatic

C5 Operarea cu concepte de bază ale disciplinelor psiho-pedagogice

CUNOSTINTE

25

1. Cunoaşterea aprofundată a unei arii de specializare şi, în cadrul acesteia, a dezvoltărilor teoretice, metodologice şi practice specifice programului; utilizarea adecvată a limbajului specific în comunicarea cu medii profesionale diferite

C1.1Specificarea conceptelor si metodelor de analiza, proiectare, implementare si

evaluare a produselor informatice. Folosirea acestor cunostinte în comunicarea profesională

C2.1 Identificarea pachetelor de programe specializate

C3.1 Specificarea conceptelor fundamentale pentru dezvoltarea aptitudinilor psihopedagogice si a abilitatilor de comunicare didactica.

C4.1 Stabilirea principiilor esentiale in metodologia cercetarii

C5.1 Identificarea si operarea cu concepte de baza ale disciplinelor psiho-pedagogice si utilizarea limbajului specific

2. Utilizarea cunoştinţelor de specialitate pentru explicarea şi interpretarea unor situaţii noi, în contexte mai largi asociate domeniului

C1.2 Utilizarea unor tehnici si tehnologii specifice pentru modelarea si prelucrarea datelor, precum si pentru organizarea, administrarea si optimizarea sistemelor de calcul.

C2.2 Explicarea fundamentelor teoretice necesare utilizarii pachetelor software

C3.2 Stabilirea elementelor de baza necesare comunicarii, colaborarii si indrumarii elevilor/studentilor/personalului.

C4.2 Definirea adecvată a domeniului studiat; definirea unei serii de principii şi reguli de desfăşurare a investigaţiilor; definirea instrumentelor de lucru pentru culegerea şi interpretarea datelor.

C5.2 Utilizarea metodelor si instrumentelor specifice în diferite situatii de instruire, pentru nivele diferite (gimnaziu, liceu etc.)

ABILITATI

3. Utilizarea integrată a aparatului conceptual şi metodologic, în condiţii de informare incompletă, pentru a rezolva probleme teoretice şi practice noi

C1.3 Aplicarea metodelor si modelelor teoretice la rezolvarea

C2.3 Utilizarea pachetelor software pentru realizarea de modele si prototipuri

C3.3 Tehnici de comunicare didactica eficienta. Insusirea unor tehnici de relationare.

C4.3 Definirea unor strategii de construcţie sau

C5.3 Utilizarea unor modalităţi noi de

26

unor probleme specifice domeniului.

reconstrucţie teoretică

optimizare a practicilor educaţionale

prin derularea unor proiecte/programe

educaţionale

4. Utilizarea nuanţată şi pertinentă de criterii şi metode de evaluare, pentru a formula judecăţi de valoare şi a fundamenta decizii constructive

C1.4 Analiza critica a tehnicilor si procedeelor utilizate precum si a modelelor si datelor obtinute prin utilizarea de criterii cantitative si calitative. Determinarea calitatii, a limitelelor si a performantelor unor procese, programe, proiecte, concepte, metode şi teorii.

C2.4 Obtinerea, stocarea, analiza, prelucrarea, interpretarea si reprezentarea datelor. Gestiunea bazelor de date. Proiectarea, administrarea si eficientizarea retelelor de calculatoare; tehnici de programare distribuita.

C3.4 Identificarea, evaluarea si dezvoltarea performantelor individuale.

C4.4 Formularea şi testarea sistematică a unor enunţuri şi sisteme de enunţuri; formularea de ipoteze, construirea de sisteme teoretice şi confruntarea acestora cu experienţa, prin observaţie şi experiment

C5.4 Descrierea si compararea

diferitelelor abordări moderne asupra

managementului organizaţiei scolare

5. Elaborarea de proiecte profesionale şi/sau de cercetare, utilizând inovativ un spectru variat de metode cantitative şi calitative

C1.5 Organizarea si

conducerea de activitati

specifice domeniului:

realizarea/exploatarea

C2.5 Definerea unor tehnici si sabloane de analiza/proiectare/ programare/testare. Definirea unor masuri pentru studiul complexitatii

C3.5 Realizarea reflexiv-obiectiva a unor studii de performanta asupra activitatii didactice

C4.5Evaluarea si analiza ipotezelor propuse precum si a metodelor si solutiilor utilizate.

C5.5 Realizarea de proiecte de prezentare a unei organizatii scolare, proiecte de programe

educationale.

27

sistemelor informatice, executia

proiectelor software, elaborarea de

documentatie tehnica, elaborarea de lucrari si proiecte de cercetare care sa utilizeze metodele studiate

software/sistemelor de calcul/modelelor.

6. Standarde minimale de performanta pentru evaluarea competentei:

C1.6 Elaborarea unui proiect complex de informatica

C2.6 Elaborarea unei lucrări pe o temă de specialitate, care sa utilizeze soft specializat

C3.6 Elaborarea documentelor scolare pentru o secventa din programa de specialitate sau elaborarea unei lucrări pe o temă de pedagogie\ psihologie scolara

C4.6 Modelarea informatica a unei probleme cu grad de dificultate ridicat

C5.6 Elaborarea unui proiect de program educational

Descriptori de nivel al competentelor transversale Competente transversale Standarde minimale de performanta pentru evaluarea competentei

6. Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională

CT1 Efectuarea unor sarcini profesionale complexe prin rigoare profesionala si stiintifica, urmarindu-se luarea celor mai bune decizii.

Rezolvarea corecta si eficienta a unor probleme concrete, expusa intr-un proiect stiintific

7. Asumarea de roluri/funcţii de conducere a activităţii grupurilor profesionale sau a unor instituţii

CT2 Organizarea si coordonarea de echipe pentru rezolvarea unor probleme complexe si aplicarea de tehnici de relationare si munca eficienta în cadrul echipei; asumarea codului deontologic al profesiunii de profesor, a rolului de profesor si adoptarea unei atitudini responsabile fata de cariera didactica.

Coordonarea unui proiect stiintific in echipa si asumarea responsabilitatii deciziilor si a rezultatelor.

Predarea la clasă, cu asistenţa unui îndrumător calificat.

28

8. Autocontrolul procesului de învăţare, diagnoza nevoilor de formare, analiza reflexivă a propriei activităţi profesionale

CT3 Analiza obiectiva si reflexiva a propriei activitati si asumarea nevoilor de formare stiintifica si profesionala continua

Realizarea unui proiect stiintific complex, ce necesita o foarte buna formare stiintifica si profesionala si realizarea unui plan personal de formare continua

Anexa 2

Universitatea “Ovidius”, Constanta Facultatea de Matematica si Informatica Calificarea: Informatica Nivelul de studii: Licenta

Domeniu fundamental: Stiinte exacte Domeniul de studii: Informatica Programul de studii: Informatica

Grila 2 Stabilirea corelatiilor dintre competentele profesionale si competentele transversale si ariile de continut, disciplinele de studiu si creditele alocate

Competente profesionale Competente explicite prin descriptori de nivel Arii de continut Discipline de studiu Credite

Pe

disciplina

Pe competenta

C1 Programarea în limbaje de nivel înalt

C1.1 Descrierea adecvată a paradigmelor de programare şi a mecanismelor de limbaj specifice, precum şi identificarea diferenţei dintre aspectele de ordin semantic şi sintactic.

C1.2 Explicarea unor aplicaţii soft existente, pe niveluri de abstractizare (arhitectură, pachete, clase, metode) utilizând in mod adecvat cunoştinţele de bază

Insusirea principalelor paradigme de programare procedurala, orientata pe obiecte, in limbajele C, C++, Java, 3dsMax, Php, Javascript, etc.

Implementarea si analiza complexitatii algoritmilor, verificarea rezultatelor simularii pe calculator si optimizarea algoritmilor

Logica Computationala 2/6 25

Tehnologii WEB 1/5

Algoritmi si structuri de date I 3/6

Algoritmi si structuri de date II 3/6

Programare procedurala 4/6

Programare orientata pe obiecte 2/6

29

C1.3 Elaborarea codurilor sursă adecvate şi testarea unitară a unor componente într-un limbaj de programare cunoscut, pe baza unor specificaţii de proiectare date.

C1.4 Testarea unor aplicații pe baza unor planuri de test

C1.5 Dezvoltarea de unități de program și elaborarea documentațiilor aferente.

Tehnici avansate de programare 5/5

Grafica pe calculator 5/5

C2 Dezvoltarea şi întreținerea aplicațiilor informatice.

C2.1 Identificarea de metodologii adecvate de dezvoltare a sistemelor software

C2.2 Identificarea şi explicarea mecanismelor adecvate de specificare a sistemelor software

C2.3 Utilizarea metodologiilor, mecanismelor de specificare și a mediilor de dezvoltare pentru realizarea aplicațiilor informatice.

C2.4 Utilizarea de criterii și metode adecvate pentru evaluarea aplicațiilor informatice.

C2.5 Realizarea unor proiecte informatice dedicate.

Realizarea de aplicatii web, de baze de date, batch, etc.

Realizarea de interfete grafice dedicate mediului economic.

Implementarea paradigmelor avansate de programare in aplicatii informatice.

Algoritmi si structuri de date I 1/6 35


Tehnologii WEB 4/5

Sisteme de operare 6/6

Analiza numerica 1/5

Baze de date 1/5

Ingineria sistemelor software 5/5

Dezvoltarea aplicatiilor WEB 6/6

Programare orientata pe obiecte 4/6

Prelucrarea imaginilor 6/6

Logica Computationala 4/6 37

30

C3 Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar

C3.1 Descrierea de concepte, teorii si modele folosite in domeniul de aplicare.

C3.2 Identificarea si explicarea modelelor informatice de baza adecvate domeniului de aplicare.

C3.3 Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice domeniului de aplicare.

C3.4 Analiza datelor si a modelelor.

C3.5 Elaborarea componentelor informatice ale unor proiecte interdisiciplinare.

Prezentarea unor fundamente ale modelarii matematice.

Analiza computerizata a unor modele matematice.

Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice pentru rezolvarea problemelor specifice


Arhitectura sistemelor de calcul 3/6

Probabilitati si statistica 4/5

Inteligenta artificiala 6/6

Tehnici de optimizare 5/6

Calculabilitate si complexitate 1/5

Algoritmi in actuariat 5/5

Tehnici de simulare 6/6

C4 Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii si a modelelor formale

C4.1 Definirea conceptelor şi principiilor de bază ale informaticii, precum şi a teoriilor şi modelelor matematice

C4.2 Interpretarea de modele matematice şi informatice (formale).

C4.3 Identificarea modelelor si metodelor adecvate pentru rezolvarea unor probleme reale.

C4.4 Utilizarea simulării pentru studiul comportamentului modelelor realizate si evaluarea performantelor.

Functii de variabila reala

(vectoriala) si complexa –

continuitate, diferentiabilitate,

integrabilitate

Structuri algebrice fundamentale, teoria numerelor, geometrie analitica

Calculul probabilitatilor si statistica matematica,e.d.o. si e.d.p.

Implementarea de structuri de date si a algoritmilor specifici.

Analiza I 6/6 59

Analiza II 6/6

Algoritmi si structuri de date I 2/6


Programare procedurala 2/6

Algebra (algebra liniara) 6/6

Algebra (structuri fundamentale) 3/6

Geometrie analitica si diferentiala 6/6


31

C4.5 Încorporarea de modele formale în aplicaţii specifice din diverse domenii.

Ierarhii Chomsky, automate finite si compilatoare

Probabilitati si statistica 1/5

Algoritmica grafurilor 6/6

Tehnici de optimizare 1/6

Limbaje formale 6/6

Ecuatii diferentiale si cu derivate partiale

5/5

Geometrie computationala 6/6

C5 Proiectarea şi gestiunea bazelor de date

C5.1 Identificarea conceptelor de bază pentru organizarea datelor în baze de date.

C5.2 Identificarea şi explicarea modelelor de bază pentru organizarea și gestiunea datelor în baze de date.

C5.3 Utilizarea metodologiilor si mediilor de proiectare a bazelor de date pentru probleme particulare.

C5.4 Evaluarea calitatii diferitelor sisteme de gestiune a bazelor de date din punctul de vedere al structurii, funcționalității si extensibilitatii.

C5.5 Realizarea unor proiecte de baze de date.

Proiectarea si administrarea sistemelor de gestiune a bazelor de date.

Modelarea conceptuala a datelor: entitati, relatii, diagrame, constrangeri etc.

Baze de date 4/5 12

Sisteme de gestiune a bazelor de date

5/5

Algebra (structuri fundamentale 3/6

32

C6 Proiectarea si administrarea reţelelor de calculatoare

C6.1 Identificarea conceptelor si modelelor de baza pentru sisteme de calcul si retele de calculatoare.

C6.2 Identificarea si explicarea arhitecturilor de bază pentru organizarea și gestiunea sistemelor si a retelelor.

C6.3 Utilizarea tehnicilor pentru instalarea, configurarea si administrarea sistemelor si retelelor.

C6.4 Efectuarea de măsurători de performanţă pentru timpi de răspuns, consum de resurse; stabilirea drepturilor de acces.

C6.5 Realizarea unor proiecte de rețele de calculatoare

Proiectarea si administrarea reţelelor de calculatoare si a sistemelor de calcul.

Identificarea conceptelor si modelelor de baza.

Utilizarea tehnicilor pentru instalarea, configurarea si administrarea sistemelor si retelelor.

Efectuarea de măsurători de performanţă pentru timpi de răspuns, consum de resurse; stabilirea drepturilor de acces.

Retele de calculatoare 5/5 12

Arhitectura sistemelor de calcul 3/6

Calculabilitate si complexitate 4/5

Competente transversale Discipline de studiu Credite

Pe disciplina Pe competenta

CT1 Aplicarea regulilor de muncă organizată şi eficientă, a unor atitudini responsabile faţă de domeniul didactic-ştiinţific, pentru valorificarea creativă a propriului potenţial, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională

Practica pe calculator 4/4 4

33

CT2 Desfăşurarea eficientă a activităţilor organizate într-un grup inter-disciplinar și dezvoltarea capacităţilor empatice de comunicare inter-personală, de relaţionare şi colaborare cu grupuri diverse

Educatie fizica 4/4 4

CT3 Utilizarea unor metode şi tehnici eficiente de învăţare, informare, cercetare şi dezvoltare a capacităţilor de valorificare a cunoştinţelor, de adaptare la cerinţele unei societăţi dinamice și de comunicare în limba română și într-o limbă de circulație internațională

Limbi straine 4/4 4

34

România

Ministerul Educaţiei ȘI Cercetării Știintifice

UNIVERSITATEA OVIDIUS DIN CONSTANŢA

FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ

PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT

Domeniul fundamental: Știinte exacte Domeniul de licenţă: Informatică Ciclu de studii: 1 Programul de studii: Informatică Durata studiilor: 3 ani Forma de învăţământ: Curs de zi cu frecvenţă (IF)

Valabil începând cu ANUL UNIVERSITAR 2015-2016

35

ROMÂNIA

MINISTERUL EDUCAŢIEI ȘI CERCETĂRII ȘTIINȚIFICE

UNIVERSITATEA OVIDIUS DIN CONSTANŢA

B-dul Mamaia 124, 900527 Constanta

Tel./Fax: 40-241- 619040, 618372, 553944, 511512

E-mail: [email protected]

Webpage: www.univ-ovidius.ro


Domeniul fundamental: STIINTE EXACTE

Domeniul: INFORMATICĂ

Programul de studii: INFORMATICĂ

Specializarea de licenţă: INFORMATICĂ

Forma de învăţământ: ZI

Durata studiilor: 3 ANI

PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT ANUL I 2015-2016 Valabil incepand cu anul universitar 2015/2016

Nr.

crt.

Cod

disciplină *C1 **C2 Discipline

Semestrul 1 (14 saptamani) Semestrul 2 (14 saptamani) Nr. de ore pe disciplină

SI C S L P F.V. CR SI C S L P F.V. CR Total Curs Aplicaţii

1. FMI.Info.I.1.01 DD DI Analiză I 2 2 E 5 56 28 28

2. FMI.Info.I.1.02 DF DI Algoritmi si structuri de date I 2 2 E 6 56 28 28

3. FMI.Info.I.1.03 DF DI Programare procedurala 2 2 E 6 56 28 28

36

LEGENDA: *C1 = criteriul conţinutului: **C2 = criteriul obligativităţii: DF – discipline fundamentale, DD – discipline în domeniu, DS – discipline de specialitate, DC – discipline complementare, SI-Studiu Individual, C– curs; S – seminar; L – Laborator, P – Proiect, CR – Credit, FV – forma de verificare, Ex-Examen, C-Colocviu, DI – discipline obligatorii (impuse), DO – discipline opţionale.

4. FMI.Info.I.1.04 DD DI Algebra (algebra liniara) 2 2 E 6 56 28 28

5. FMI.Info.I.1.05 DS DI Arhitectura sistemelor de calcul 2 2 C 6 56 28 28

6. FMI.Info.I.2.06 DD DI Analiză II 2 2 E 5 56 28 28

7. FMI.Info.I.2.07 DF DI Algoritmi si structuri de date II 2 2 E 6 56 28 28

8. FMI.Info.I.2.08 DD DI Algebra (structuri fundamentale) 2 2 E 5 56 28 28

9. FMI.Info.I.2.09 DD DI Geometrie analitica si diferentiala 2 2 E 5 56 28 28

10. FMI.Info.I.2.10 DS DI Logica computationala 2 2 C 6 56 28 28

11. FMI.Info.I.1+2.11 DC DO Limbi străine 2 C 1 2 C 1 56 56

12. FMI.Info.I.1+2.12 DS DO Practica la calculator C 2 60 60

13. FMI.Info.I.1+2.13 DC DO Educaţie fizică 1 C 1 1 C 1 28 28

Total ore fizice pe săptămână

(SI-Studiu Individual, C-curs, S-seminar, L-Laborator, P-Proiect) /credite pe semestru) 10 5 8 4/1+2 30+1 10 5 8 4/2+2 30+1

Total general Total ore pe săptămână /Total număr forme de verificare/credite 23/4+3/30+2 31 23/4+4/30+4 31 704 280 424

37








PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT ANUL II 2016-2017 Valabil incepand cu anul universitar 2016/2017

Nr.

crt.

Cod

disciplină *C1 **C2 Discipline

Semestrul 1 (14 saptamani) Semestrul 2 (14 saptamani) Nr. de ore pe disciplină

SI C S L P F.V. CR SI C S L P F.V. CR Total Curs Aplicaţii

1. FMI.Info.II.1.01 DF DI Algoritmica grafurilor 2 2 E 6 56 28 28

2. FMI.Info.II.1.02 DF DI Sisteme de operare 2 2 E 6 56 28 28

3. FMI.Info.II.1.03 DF DI Limbaje formale si automate 2 2 E 6 56 28 28

4. FMI.Info.II.1.04 DF DI Programare orientata pe obiecte 2 2 E 6 56 28 28

5. FMI.Info.II.1.05 DF DI Geometrie computationala 2 2 C 5 56 28 28

6. FMI.Info.II.2.06 DC DI Ecuatii diferentiale si cu derivate partiale 1 2 E 4 42 14 28

38


7. FMI.Info.II.2.07 DF DI Probabilitati si statistica matematica 1 2 E 4 42 14 28

8. FMI.Info.II.2.08 DF DI Analiza numerica 2 2 E 4 56 28 28

9. FMI.Info.II.2.09 DS DI Baze de date 2 2 E 5 56 28 28

10. FMI.Info.II.2.10 DF DI Tehnologii WEB 2 2 C 5 56 28 28

11. FMI.Info.II.1+2.11 DC DO Limbi străine 2 C 1 2 C 1 56 0 56

12. FMI.Info.II.1+2.12 DS DO Practica la calculator (2x 30=60 ore) 2 60 0 60

13. FMI.Info.II.1+2.13 DC DO Educaţie fizică 1 C 1 1 C 1 28 0 28

14. FMI.Info.II.2.14 – 2.17 DS DO Optional I 1 1 C 5 28 14 14

OFERTA PENTRU OPTIONAL I

FMI.Info.II.2.14 Calculabilitate si complexitate

FMI.Info.II.2.15 Tehnici multimedia

FMI.Info.II.2.16 Medii vizuale de programare

FMI.Info.II.2.17 Verificarea si validarea sistemelor soft


(SI-Studiu Individual, C-curs, S-seminar, L-Laborator, P-Proiect) /credite pe semestru) 10 3 10 4/1+2 30+1 10 5 8 4/2+2 30+1

Total general Total ore pe săptămână /Total număr forme de verificare/credite 20+3/4+3/30+2 31 20+3/4+4/30+4 31 704 266 438

39








PLAN DE ÎNVĂŢĂMÂNT

ANUL III 2017-2018 Valabil incepand cu anul universitar 2017/2018

Nr. Cod *C1 **C2 Discipline Semestrul 1 (14 saptamani) Semestrul 2 (12 saptamani) Nr. de ore pe disciplină SI C S L P F.V. CR SI C S L P F.V. CR Total Curs Aplicaţii

1. FMI.Info.III.1.01 DD DI Sisteme de gestiune a bazelor de date 1 2 E 5 42 14 28 2. FMI.Info.III.1.02 DF DI Retele de calculatoare 2 2 E 5 56 28 28 3. FMI.Info.III.1.03 DF DI Tehnici avansate de programare 1 2 E 5 42 14 28 4. FMI.Info.III.1.04 DS DI Grafica pe calculator 2 2 C 4 56 28 28 5. FMI.Info.III.1.05 DF DI Ingineria sistemelor soft 2 2 C 5 56 28 28 6. FMI.Info.III.2.06 DS DI Dezvoltarea aplicatiilor WEB 2 2 E 5 56 28 28 7. FMI.Info.III.2.07 DD DI Inteligenta artificiala 2 2 E 6 48 24 24 8. FMI.Info.III.2.08 DD DI Tehnici de optimizare 2 2 E 5 48 24 24

9. FMI.Info.III.2.09 DS DO Stagiu de pregatire a lucrarii de licenta

(2 t * 28 h/ t )

C 2 56 0 56

40


10. FMI.Info.III.1.10 - 13 DS DO Optional II 1 1 C 6 28 14 14 11. FMI.Info.III.2.14- 17 DS DO Optional III 2 2 C 6 48 24 24 12. FMI.Info.III.2.18- 21 DS DO Optional IV 2 2 C 6 48 24 24 OFERTA PENTRU OPTIONAL II FMI.Info.III.1.10 DS DO Programare distribuita FMI.Info.III.1.11 DS DO Algoritmi in actuariat FMI.Info.III.1.12 DS DO Sisteme de operare UNIX FMI.Info.III.1.13 DS DO Algoritmi de calcul stiintific OFERTA PENTRU OPTIONAL III FMI.Info.III.2.14 DS DO Prelucrarea imaginilor FMI.Info.III.2.15 DS DO Medii de proiectare si programare FMI.Info.III.2.16 DS DO Securitatea sistemelor informatice FMI.Info.III.2.17 DS DO Software pentru statistica OFERTA PENTRU OPTIONAL IV FMI.Info.III.2.18 DS DO Proiectarea si analiza algoritmilor FMI.Info.III.2.19 DS DO Administrare retele FMI.Info.III.2.20 DS DO Tehnici de simulare FMI.Info.III.2.20 DS DO Algoritmi in teoria optiunilor financiare


(SI-Studiu Individual, C-curs, S-seminar, L-Laborator, P-Proiect) /credite pe semestru) 9 11 3/3 30 10 10 3/3 30

Total general Total ore pe săptămână /Total număr forme de verificare/credite

20/5/30 30 20/5/30 30 584 250 334

41








BILANŢ GENERAL după opţionalitatea disciplinelor din planul de învăţământ

Nr. crt. Discipline

Nr de ore TOTAL

An I An II An III ore %

1 Impuse 560 532 404 1496 75.10%

2 Opţionale 144 172 180 496 24.90%

TOTAL 704 704 584 1992 100.00%

3 Facultative (liber alese) - - - - -

Nr. crt. Discipline

ECTS TOTAL

An I An II An III ECTS % INTERVAL CORECT

1 Impuse 56 51 40 147 79.89% (120-150) sau (70%-83%)

42

2 Opţionale 6 11 20 37 20.11% (30 - 60 ) sau (17%-30%)

TOTAL 62 62 60 184 100.00%

3 Facultative (liber alese) - - - - -

BILANŢ GENERAL după categoria formativă a disciplinelor din planul de învăţământ

Nr. crt. Discipline

Nr de ore TOTAL

An I An II An III ore % INTERVAL CORECT

1 Fundamentale 280 434 292 1006 50.50% (50-60%)

2 Specialitate 60 144 292 496 25.00% (25-30%)

3 Complementare 364 126 0 490 24.50% (10-25%)

TOTAL 704 704 584 1992 100.00%

43








NOTE EXPLICATIVE CU PRIVIRE LA PRACTICĂ

ANUL

CONŢINUTUL ACTIVITĂŢILOR

I

1. Elemente esentiale in scrierea unui eseu/raport. 2. Revizuirea si realizarea unui draft. 3. Elemente esentiale pentru scrierea unei lucrari de licenta, a unui proiect sau teme de curs 4. Realizarea de prezentari. 5. Pregatirea unui poster. 6. Elemente avansate de realizare a documentelor 7. Resurse pentru realizarea de documente si cercetare

II

1. Elemente esentiale in scrierea lucrării de licenta 2. Resurse pentru realizarea de documente si cercetare 3. Redactarea ştiinţifică şi utilizarea corectă a limbajului 4. Elemente de stil 5. Convenţii folosite 6. Structura unei lucrări de licenta 7. Elemente de prezentare

44

8. Citarea resurselor folosite 9. Revizuirea lucrării de licenta

STRUCTURA PE SĂPTĂMÂNI A ANULUI UNIVERSITAR

Anul de studiu

Activităţi didactice Sesiuni de examene

Practică

Vacanţe

Sem. I Sem. II Iarnă Vară Restanţe Iarnă Primăvară Vară

saptămâni ore/

saptămână saptămâni

ore/

saptămână saptămâni saptămâni saptămâni saptămâni saptămâni saptămâni saptămâni

Anul I 14 20 14 20 3 3 3 2/28 2 1+1(Paste) 7

Anul II 14 20 14 20 3 3 3 2/28 2 1+1(Paste) 7

Anul III 14 20

12 +

2 (pregatire licenta)

20 3 3 1 2/26

licenta 2 1+1(Paste) -

45

5. Fisele disciplinelor

5.1. ANUL I

FMI.Info.I.1.01 - ANALIZA I FISA DISCIPLINEI

1. Date despre program 1.1 Institutia de invatamant superior Universitatea Ovidius Constanta

1.2 Facultatea Facultatea de Matematica si Informatica

1.3 Departamentul Matematica si Informatica

1.4 Domeniul de studii Informatica

1.5 Ciclul de studii Licenta

1.6 Programul de studii/Calificarea Informatica

2. Date despre disciplina

2.1 Denumirea disciplinei Analiza I

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector Dr. Cristina Sburlan

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector Dr. Cristina Sburlan

2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei Obligatoriu

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activitatilor didactice)

3.1 Numarul de ore pe saptamana 4 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 2

3.2 Total ore din planul de invatamant 56 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 28

Distributia fondului de timp ore

Studiul dupa manual, suport de curs, bibliografie si notite 28

Documentare suplimentara in biblioteca, pe platforme electronice de specialitate si pe teren -

Pregatire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii si eseuri 12

46

Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati

3.7 Total ore studiu individual

3.9 Total ore pe semestru 56

3.10 Numarul de credite 6

4. Preconditii (acolo unde este cazul)

4.1 de curriculum Studii liceale

4.2 de competente -

5. Conditii (acolo unde este cazul)

5.1 de desfasurare a cursului Sala de curs disponibila

5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de seminar/laborator disponibila

6. Competente specifice acumulate

Com

pete

nte

pro

fesi

onal

e

Cunoasterea si intelegerea conceptelor si metodelor de baza ale teoriei analizei matematice (notiunile de sistem de numere reale, spatii metrice, convergenta, topologie, continuitate si compacitate).

Utilizarea cunostintelor de baza pentru explicarea si interpretarea unor variate tipuri de concepte asociate studiului problemelor de analiza matematica.

Elaborarea de proiecte pentru rezolvarea unor probleme de analiza matematica.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Familiarizarea cu rolurile si activitatile specifice muncii in echipa si distribuirea de sarcini prin realizarea unor proiecte utilizand software matematic specific rezolvarii problemelor de analiza matematica.

Constientizarea nevoii de formare continua; utilizarea eficienta a resurselor si tehnicilor de invatare, pentru dezvoltarea prin elaborarea și prezentarea unei lucrări pe o tema data.

7. Obiectivele disciplinei (reiesind din grila competentelor specifice acumulate)

7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea unor notiuni fundamentale de analiza matematica (notiunile de sistem de numere reale, spatii metrice, convergenta, topologie, continuitate si compacitate).

47

7.2 Obiectivele specifice Completarea cunoştinţelor de bază si insusirea unor notiuni avansate de analiza matematica cu exemplificarea aplicabilitatii acestora.

8. Continuturi

8.1 Curs Metode de predare Observatii

1. Elemente de teoria multimilor. Multimi si operatii cu multimi; relatii de echivalenta, relatii de ordine, multimi echipotente, numarabilitate.

2. Sistemul numerelor reale. Corpuri ordonate, notiunea de supremum si de infimum; convergenta in R, limita inferioara si limita superioara pentru siruri de numere reale; serii de numere: proprietati si criterii de convergenta pentru serii numerice.

3. Spatii metrice. Definitii si exemple; convergenta in spatii metrice; spatii metrice complete; convergenta in R^n.

4. Elemente de topologie generala. Spatii topologice: definitii si exemple; Interiorul unei multimi si multimi deschise; inchiderea unei multimi si multimi inchise; puncte de acumulare; convergenta sirurilor in spatii topologice.

5. Functii continue. Functii continue: definitii si formulari echivalente; functii continue pe R^n; Limita unei functii intr-un punct.

6. Compacitate . Multimi compacte: definitie si proprietati; compacitate in spatii metrice; compacitate in R^n; functii continue pe spatii compacte.

7. Siruri si serii de functii. Siruri de functii: definitii si exemple; serii de functii; uniform convergenta, proprietatile sirurilor si seriilor de functii uniform convergente; serii de puteri.

Medode de predare-invatare interactive

Dialogul

Problematizarea

Conversatia

Expunerea

Interactiunea, problematizarea, argumentarea

Sintetizarea/ esenţializarea informaţiilor

Invăţarea independentă şi prin cooperare

Generalizarea

48

Bibliografie

[1] Boboc N., Analiza Matematica, Partea I-a, Ed. Universitatii Bucuresti, 1999.

[2] Colojoara I., Analiza Matematica, Ed. Didactica si Pedagogica, Bucuresti, 1983.

[3] Rudin W., Principles of Mathematical Analysis, McGraw–Hill, 1976.

[4] Siretchi Gh., Calcul Diferential si Integral, Vol. I, Ed. Stiintifica si Enciclopedica, Bucuresti, 1985.

8.2 Seminar/laborator Metode de predare Observatii

1. Elemente de teoria multimilor. Multimi si operatii cu multimi; relatii de echivalenta, relatii de ordine, multimi echipotente, numarabilitate.

2. Sistemul numerelor reale. Corpuri ordonate, notiunea de supremum si de infimum; convergenta in R, limita inferioara si limita superioara pentru siruri de numere reale; serii de numere: proprietati si criterii de convergenta pentru serii numerice.

3. Spatii metrice. Definitii si exemple; convergenta in spatii metrice; spatii metrice complete; convergenta in R^n.

4. Elemente de topologie generala. Spatii topologice: definitii si exemple; Interiorul unei multimi si multimi deschise; inchiderea unei multimi si multimi inchise; puncte de acumulare; convergenta sirurilor in spatii topologice.

5. Functii continue. Functii continue: definitii si formulari echivalente; functii continue pe R^n; Limita unei functii intr-un punct.

6. Compacitate . Multimi compacte: definitie si proprietati; compacitate in spatii metrice; compacitate in R^n; functii continue pe spatii compacte.

7. Siruri si serii de functii. Siruri de functii: definitii si exemple; serii de functii; uniform convergenta, proprietatile sirurilor si seriilor de functii uniform convergente; serii de puteri.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia

Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice.

Metode care implică activ studenții în învăţare, punându-i în situaţia de a gândi critic, de a realiza conexiuni logice, de a produce idei şi opinii proprii argumentate

Sintetiza/ esenţializarea informaţiilor

Generalizarea

49

Bibliografie

[1] Boboc N., Analiza Matematica, Partea I-a, Ed. Universitatii Bucuresti, 1999.

[2] Colojoara I., Analiza Matematica, Ed. Didactica si Pedagogica, Bucuresti, 1983.

[3] Rudin W., Principles of Mathematical Analysis, McGraw–Hill, 1976.

[4] Siretchi Gh., Calcul Diferential si Integral, Vol. I, Ed. Stiintifica si Enciclopedica, Bucuresti, 1985.

9. Coroborarea continuturilor disciplinei cu asteptarile reprezentantilor comunitatii epistemice, asociatiilor profesionale si angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

Pregatirea studentilor pentru o profesie in domeniul informatic.

10. Evaluare

Tip de activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finala

10.4 Curs Participare activa la activitati didactice

Oral 5%

10.5 Seminar/laborator Participare activa, problematizare

Referate si teme de casa 40%

Nota examinare 55%

10.6 Standard minim de performanta

Identificarea metodelor de rezolvare a unei probleme de analiza matematica.

50

FMI.Info.I.1.02 - ALGORITMI SI STRUCTURI DE DATE I FISA DISCIPLINEI

2. Date despre program 1.1 Institutia de invatamant superior Universitatea OVIDIUS din Constanta

1.2 Facultatea Matematica si Informatica






2.1 Denumirea disciplinei Algoritmi si structuri de date I

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect. Dr. Nicola Aurelian

2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. Dr. Pomparau Ioana




3.2 Total ore din planul de invatamant 56 Din care: 3.5 curs

28 3.6 seminar/laborator 28



Documentare suplimentara in biblioteca, pe platforme electronice de specialitate si pe teren


Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati -


51




4.1 de curriculum

4.2 de competente


5.1 de desfasurare a cursului Sala de curs

5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de seminar/laborator


Com

pete

nte

pro

fesi

onal

e

Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar.

Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii si a modelelor formale.

Dezvoltarea si întretinerea aplicatiilor informatice folosind limbajul de programare C.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea algoritmilor si a structurilor de date. Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii modelelor complexe.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Formarea unei gândiri algoritmice

7.2 Obiectivele specifice Formarea unei gândiri algoritmice, crearea unor deprinderi de organizare riguroasă a activităţii de programare şi realizarea unei baze solide de cunoştinţe care să permită rezolvarea problemelor cu ajutorul unui limbaj de programare.

8. Continuturi


1. Notiunea de algoritm si caracteristici.

Reprezentare prin pseudocod. Limbajul de programare C – elemente introductive. Exemple de implementare a algoritmilor in C


Problematizarea

6 ore

52

2. Complexitatea calculului.

Stabilirea dimensiunilor datelor de intrare. Timp de executie. Cel mai defavorabil caz. Timp mediu de executie. Cel mai favorabil caz. Ordinul de crestere a timpului de executie. Analiza asimptotica a structurilor fundamentale. Clase de complexitate.

Metodele active şi interactive cu multiple

Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice


6 ore

3. Structuri de date si algoritmi elementari.

Structuri elementare de date (variabile, vectori, matrice, stive, cozi). Algoritmul lui Euclid. Numerelor prime. Maxime si minime. Calculul unor sume cu termenul general dat. Implementarea operatiilor cu numere mari.

Dialogul

4 ore

4. Algoritmi iterativi si recursivi.

Operatii cu polinoame. Limite de siruri definite recurent. Generare produs cartezian, aranjamente, permutări, combinări, partiţii. Alte aplicatii.


4 ore

5. Metode de cautare si sortare. Cautare secventiala. Algoritmi de sortare prin interschimbare, insertie, selectie, numarare. Interclasarea vectorilor ordonati.

Problematizarea 4 ore

6. Metode de elaborare a algoritmilor

Metoda Divide Et Impera, cautare binara, sortarea rapidă, decuparea unui dreptunghi de arie maxima. Metoda Greedy: exemple si contraexemple.


Generalizarea

Conversatia

4 ore

Bibliografie

1. Cormen, T; Leiserson, G; Rive, R.: Introducere in algoritmi, Comp. Libris Agora, Cluj, 2000.

2. Knuth D. E., Tratat de programarea calculatoarelor, vol. I, II, III, Ed. Teora, Bucuresti, 2002.

3. Livovschi, L,; Georgescu, H.: Analiza si sinteza algoritmilor, Ed. St. si Enc., Bucuresti, 1986


Instructiuni de citire, scriere, atribuire si structura decizionala. Mediul de lucru C. Structura repetitiva nu numar cunoscut de pasi(for)


6 ore

53

Problematizarea

Structuri repetitive cu numar necunoscut de pasi. Lucrul cu fisiere. Generarea de numere aleatoare

Tablouri de date in C(Vectori si matrici)


Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice. Exercitiu.

6 ore

Timpul de executie. Complexitatea algoritmilor.

Sortarea prin insertie. Sortarea prin selectie. Heapsort

Dialogul


6 ore

Mergesort. Quicksort. Metoda Greedy Exercitiul 6 ore

Colorarea unei harti. Problema celor n dame. Problema ciclului hamiltonian. Programare dinamica. Subsir strict crescator maximal. Inmultirea optima a unui sir de matric


Bibliografie



3. Livovschi, L,; Georgescu, H.: Analiza si sinteza algoritmilor, Ed. St. si Enc., Bucuresti, 1986.


Pregatirea pentru insertia directa si imediata pe piata muncii; eventaula pregatire pentru abordarea unui program de masterat in matematica sau informatica

10. Evaluare


10.4 Curs Insusirea cunostintelor predate si abilitati de utilizare a rezultatelor teoretice in aplicatii

Examinare scrisa 60%

10.5 Seminar/laborator Activitatea din laborator Prezenta si participarea activa la laboratoare

40%


Itemii 1 – 3 din continutul cursului si seminarului.

54

FMI.Info.I.1.03 - PROGRAMARE PROCEDURALA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Programare procedurala

2.2 Titularul activitatilor de curs Prof. univ. dr. Dorin-Mircea Popovici

2.3 Titularul activitatilor de seminar Prof.. univ. dr. Dorin-Mircea Popovici

2.4 Anul de studiu

1 2.5 Semestrul

1 2.6 Tipul de evaluare

E 2.7 Regimul disciplinei

Obligatoriu








Tutoriat 12

Examinari 2

55

Alte activitati





4.1 de curriculum Licenţă

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului

Sala de seminar/laborator disponibila


Com

pete

nte

prof

esio

nale

Executarea responsabila a sarcinilor profesionale, în conditii de autonomie restransa si asistenta calificata

Familiarizarea cu rolurile si activitatile specifice muncii în echipa si distribuirea de sarcini pentru nivelurile subordonate

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de munca riguroasa si eficienta, a normelor si valorilor de etica profesionala în cadrul propriei strategii de munca, pentru valorificarea optima si creativa a propriului potential în situatii specifice.

Identificarea rolurilor si responsabilitatilor într-o echipa interdisciplinara si aplicarea de tehnici de relationare si munca eficienta în cadrul echipei.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studentului cu principiile programarii procedurale

7.2 Obiectivele specifice Studentul va fi familiarizat cu elemente fundamentale el programarii

56

procedurale cum ar fi variabila, tip de data, proceduri si functii, transferul parametrilor, precum si cu elemente minimale de ingineria software-ului.

8. Continuturi


1. Introducere in programarea procedurala. Structura unui program, intrari/iesiri, variabile, constante, identificatori, declaratii, tipuri fundamentale, masive, enumerari, pointeri, structuri(masive), conversii, typedef, instructiuni. 2. Atributele datelor. Scopul, vizibilitatea si tipul identificatorilor, operatori si expresii 3. Functii. Declararea si argumentele functiilor, argumentele liniei de comanda, pointeri la functii, recursivitate, prototipul unei functii, functii cu numar variabil de argumente, parametri impliciti, transmiterea parametrilor 4. Structuri. Structuri si functii, masive de structuri, structuri cu autoreferire, campuri, uniuni 5. Intrari si iesiri standard, preprocesorul C. Intrari/iesiri pe consola si fisiere, directivele preprocesorului

Dialogul

Problematizarea

Conversatia





Bibliografie

1. D.M.Popovici, I.M.Popovici, C++. Tehnologia orientata spre obiecte. Aplicatii, Ed. Teora, Bucuresti, 2000, 486pag, ISBN:973-20-0320-0.


57

1. Introducere in programarea procedurala. Structura unui program, intrari/iesiri, variabile, constante, identificatori, declaratii, tipuri fundamentale, masive, enumerari, pointeri, structuri(masive), conversii, typedef, instructiuni. 2. Atributele datelor. Scopul, vizibilitatea si tipul identificatorilor, operatori si expresii 3. Functii. Declararea si argumentele functiilor, argumentele liniei de comanda, pointeri la functii, recursivitate, prototipul unei functii, functii cu numar variabil de argumente, parametri impliciti, transmiterea parametrilor 4. Structuri. Structuri si functii, masive de structuri, structuri cu autoreferire, campuri, uniuni 5. Intrari si iesiri standard, preprocesorul C. Intrari/iesiri pe consola si fisiere, directivele preprocesorului

Problematizarea

Exercitiul


Lucrul in grup



Bibliografie

2. D.M.Popovici, I.M.Popovici, C++. Tehnologia orientata spre obiecte. Aplicatii, Ed. Teora, Bucuresti, 2000, 486pag, ISBN:973-20-0320-0.


Pregatirea studenţilor pentru a profesa in domeniul programarii in general dar si pentru a face faţă exigenţelor firmelor IT.

10. Evaluare

Tip de activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare

10.3 Pondere din nota finala


Oral 5%

10.5 Seminar/ laborator

Participare activa Oral 35%

Proiect Oral 20%

Nota examinare 40%

58


Realizarea si expunerea unui proiect pe o tema de specialitate.

Realizarea unui proiect / unei activitati în echipa si identificarea rolurilor specifice.

59

FMI.Info.I.1.04 - ALGEBRA (ALGEBRA LINIARA) FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algebra (Algebra liniara)

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector dr. Bobe Alexandru

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector dr. Cirlig George









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


60




4.1 de curriculum -

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de seminar; existenta unui CAS in laborator


Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea adecvată în comunicarea profesională a noţiunilor, teoriilor şi metodelor matematice şi a limbajului specific domeniului

Descrierea de concepte, teorii si modele folosite in domeniul de aplicare.

Identificarea si explicarea modelelor informatice de baza adecvate domeniului de aplicare.

Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice domeniului de aplicare. Analiza datelor si a modelelor.

Elaborarea componentelor informatice ale unor proiecte interdisiciplinare.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă riguroasă şi eficientă,

manifestarea unor atitudini responsabile faţă de domeniul ştiinţific şi didactic, precum şi valorificarea optimă şi creativă a propriului potenţial în situaţii specifice, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Cursul de Algebră liniara este un curs destinat studenţilor anului I şi are

drept obiectiv fundamental studiul structurilor fundamentale ale algebrei liniare si aplicatii ale acestora. Cursul este bogat ilustrat cu exemple si aplicatii care urmaresc fixarea cunostintelor de baza. Invatarea de catre studenti a cunostintelor de baza de algebra liniara constituie principalele obiective.

61

7.2 Obiectivele specifice - Stimularea gandirii matematice si a capacitatii de analiza/sinteza a studentilor

- Crearea unui suport de cunostinte pentru a le putea aplica in studiul celor mai dificile probleme din specialitatea aleasa.

- Dezvoltarea unei gândiri ştiinţifice pozitive, crearea abilităţilor de rezolvare rapidă şi corectă a unor probleme specifice, formarea capacităţii studenţilor de a efectua observaţii ştiinţifice, transpunerea operaţiilor practice în modele matematice.

8. Continuturi


1. Multimi, relatii, functii.

Definitie multimii,operatii cu multimi, cardinalitate. Relatii binare pe o multime: relatii de echivalenta, clase de echivalenta, partitia unei multimi. Functii. Injectivitate, surjectivitate, bijectivitate, inversabilitatea unei functii. Compunerea a doua functii. Structurile algebrice de grup,inel, corp comutativ.

2. Spatii vectoriale.

Definitia spatiului vectorial, reguli de calcul, exemple . Subspatiu vectorial, operatii cu subspatii vectoriale, subspatiul generat de o submultime finita a unui spatiu vectorial. Dependenta si independenta liniara.Baza si dimensiune intr-un spatiu vectorial finit generat. Teorema dimensiunii pentru subspatii vectoriale. Coordonatele unui vector intr-o baza data a spatiului vectorial, transformarea coordonatelor la o schimbare a bazei. Operatori liniari pe spatii vectoriale finit dimensionale, compunerea operatorilor liniari. Imaginea si nucleul unui operator liniar. Teorema defect-rang. Matricea asociata unui operator liniar.

3. Matrice. Determinanti. Sisteme de ecuatii liniare cu coeficienti intr-un corp comutativ.

Definitia unei matrice, operatii matriceale. Definitia determinantului unei matrice patratice, proprietati ale determinantilor. Rangul unei matrice. Teorema lui Kronecker. Sisteme de ecuatii liniare. Teorema de compatibilitate Kronecker-Capelli. Sistem fundamental de solutii pentru un sistem omogen. Algoritm de rezolvare a sistemelor liniare compatibile.

4. Valori si vectori proprii.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia




62

Definitia valorilor si vectorilor proprii ai unei transformari liniare, proprietati. Subspatii invariante. Polinom caracteristic. Teorema Cayley-Hamilton. Forma diagonala a unei matrice. Conditii pentru diagonalizarea unei matrice.

5. Forme liniare, biliniare, patratice. Forma Jordan.

Definitia unei forme liniare, spatiul dual, baza duala. Definitie, proprietati ale formelor biliniare. Forme biliniare simetrice si antisimetrice. Forme patratice: definitie, proprietati, exemple. Reducerea formelor patratice la forma canonica prin metoda lui Gauss, metoda lui Jacobi, sau prin metoda valorilor proprii.Teorema de inertie a lui Sylvester. Definitia blocurilor Jordan. Algoritm pentru aducerea unei matrice la forma Jordan.



Generalizarea

Bibliografie

Ion D. Ion, N. Radu, Algebra, Editura Didactica si Pedagogica, Bucuresti,1991

C. Nastasescu, C. Nita, C. Vraciu, Bazele algebrei , vol. 1, Editura Academiei, 1986

Serge Lang, Introduction to Linear Algebra, Springer-Verlag, 1993

M. Becheanu, M. Stefanescu si colectiv, Algebra, Editura All, Bucuresti, 1998

C. Flaut, D. Ibadula, Introducere in algebra liniara prin exercitii si probleme, Ed. Ex-Ponto, Constanta, 2003


Matrice. Rangul unei matrice. Algoritm de calcul al rangului.

Calculul determinantilor de ordin 2 si 3.

Calculul recursiv al determinantilor de ordin superior.

Regula lui Crammer de rezolvare a sistemelor compatibil determinate.

Rezolvarea sistemelor de ecuatii omogene.

Rezolvarea sistemelor compatibile (simplu, dublu) nedeterminate.

Operatii cu subspatii vectoriale.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia



63

Coordonatele unui vector intr-o baza data a spatiului. Transformarea coordonatelor la o schimbare a bazei.

Aplicatii liniare. Matricea asociata unei alplicatii liniare de spatii vectoriale.

Aducerea formelor pătratice la forma canonică.


Generalizarea

Bibliografie

Ion D. Ion, N. Radu, Algebra, Editura didactica si pedagogica, Bucuresti, 1991;

Smith Larry, Linear Algebra, Springer, 1998.

Paul Georgescu, Gabriel Popa, Structuri fundamentale in algebra liniara, geometria vectoriala si geometrie analitica. Probleme rezolvate, Editura Matrix Rom, Bucuresti, 2003.

L. Badescu, Lectii de Geometrie, Editura Universitatii Bucuresti, 1999.

A. Bobe, Algebra liniara, e-curs:

http://www.univ ovidius.ro/math/avizier/login.aspx?ReturnUrl=%2fmath%2favizier%2fdefault.aspx


Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul informaticii sau pentru a face fata exigentelor unor programe de cercatare sau doctorat in informatica.

10. Evaluare



Oral 5%


Participare activa, problematizare Referate si teme de casa 40%

Nota examinare 55%


Identificarea metodelor de matematice din exercitiile date la testare si aplicarea acestora pentru notiunile boldate din continuturi.

64

FMI.Info.I.1.05 - ARHITECTURA SISTEMELOR DE CALCUL FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Arhitectura sistemelor de calcul

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector dr. Chelai Ozten

2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. Dr. Lita Lacramioara

2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare C 2.7 Regimul disciplinei Obligatoriu





Studiul dupa suport de curs, bibliografie si notite 28

Documentare suplimentara in biblioteca, Internet, pe platforme electronice de specialitate. -

Pregatire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii. 12

Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


65




4.1 de curriculum Liceu

4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii. Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar. Dobândirea de cunoştinţe generale prinvind serviciile oferite de sistemele de calcul.

Asimilarea de cunoştinţe privind componentele hardware ale calculatorului.

Programarea in limbaj de asamblare.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă organizată şi eficientă, a unor atitudini responsabile faţă de domeniul didactic-ştiinţific, pentru valorificarea creativă a propriului potenţial, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională

Desfăşurarea eficientă a activităţilor organizate într-un grup inter-disciplinar și dezvoltarea capacităţilor empatice de comunicare inter-personală, de relaţionare şi colaborare cu grupuri diverse

Utilizarea unor metode şi tehnici eficiente de învăţare, informare, cercetare şi dezvoltare a capacităţilor de valorificare a cunoştinţelor, de adaptare la cerinţele unei societăţi dinamice și de comunicare în domeniu.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Asimilarea de cunoştinţe fundamentale, la nivel conceptual, privind arhitectura sistemelor de calcul.

7.2 Obiectivele specifice Cunoasterea modelelor arhitecturale fundamentale de sisteme de calcul. Programarea la nivelul masinii in limbaj de asamblare.

8. Continuturi


66

1. Descrierea generalǎ a sistemului de calcul, din punct de vedere conceptual.

1.1. Definiţii: sistem de calcul, resurse

1.2. Modelul von Neumann

1.3. Conceptul de black-box. Conceptul de masina virtuala.

1.4. Arhitectura stratificata a sistemului de calcul.

2. Descrierea componentelor hardware.

2.1. Unitatea centralǎ de prelucrare (microprocesor)

2.2. Memoria

2.3. Dispozitivele şi unitǎţile de intrare/ieşire

3. Nivelul microarhitecturii.

3.1. Microprocesoare. Structura.

3.2. Caracteristici arhitecturale. Intreruperi si capcane.

3.3. Directii de dezvoltare a microprocesoarelor (CISC, RISC, microprocesoare specializate)

4. Microprocesoare CISC (Intel)

4.1. Functionarea Unitatii Centrale de Prelucrare.

4.2. Organizarea registrilor si a memoriei

4.3. Setul de instructiuni

4.3.1. Instructiuni de transfer

4.3.2. Instructiuni aritmetice si logice

4.3.3. Instructiuni pentru siruri de caractere

4.3.4. Instructiuni pentru controlul programului

4.3.5. Instructiuni pentru controlul procesorului

4.4. Intreruperi

5. Limbajul de asamblare


Vizualizarea

Dialogul

Problematizarea

Conversatia





67

5.1. Tipuri de date

5.2. Instrumente utilizate in programarea in limbaj de asamblare

5.3. Structura programului sursa. Intreruperi.

5.4. Proceduri, functii, macro-comenzi

6. Performanţa sistemului de calcul.

6.1. Factori care influenţează performanţa

6.2. Tehnici de creştere a performanţei (paralelizare execuţie - pipeline, ierarhii sofisticate de memeorie cache)

7. Arhitecturi RISC.

7.1. Caracteristici RISC

7.2. Arhitectura microprocesorului SPARC

8. Sisteme multiprocesor

8.1. Definitie. Fluxuri. Clasificarea lui Flynn.

8.2. Tipuri de arhitecturi paralele. Sisteme orientate pe flux de date

9. Reţele de calculatoare şi Internetul

9.1. Concepte generale privind reţelele de calculatoare: structurǎ, arhitectura, protocoale de comunicatie

9.2. Internetul – descriere generalǎ


Generalizarea

Bibliografie

1. Lect. dr. Ozten Chelai - curs si seminar in format electronic - www.univ-ovidius.ro/avizier

2. Andrew S. Tanenbaum, - Organizarea structurata a calculatoarelor –1999 Computer Press AGORA

3. Mândruţǎ Cristina – Organizarea sistemelor de calcul – note de curs, 1999 Constanţa : Ovidius University Press


1. Baze de numeraţie : binar, octal, hexazecimal. Codificarea numerelor. Conversii.

2. Sistemul de operare. Utilizare. Organizarea informaţiei pe disc. Operaţii de gestiune a informatiei stocate şi a resurselor sistemului.

Dialogul

Problematizarea

Conversatia

68

3. Utilizarea instrumentelor pentru activitatea de birou. Studiu de caz – pachetul MS Office.

3.1. Editare documente (Word)

3.2. Calcul tabelar (Excel)

3.3. Realizare de prezentari (Power Point)

4. Programarea in limbaj de asamblare. Studiu de caz: setul de instrucţiuni al microprocesorului Intel8086

4.1. Mediul de dezvoltare aplicatii (editor, asamblor, depanator) şi funcţii sistem

4.2. Structura programului sursă. Apeluri sistem pentru operatii de I/E

4.3. Moduri de adresare

4.4. Utilizarea structurilor elementare de programare (liniara, alternativa, repetitiva)

4.5. Proceduri şi macroinstrucţiuni

4.6. Programarea dispozitivelor de intrare/iesire

4.6.1. Programarea ecranului pentru modul grafic de lucru

4.6.2. Programarea mouse-ului


Exercitiul.

Interactiunea

Lucrul in grup

Bibliografie

1. Lect. dr. Ozten Chelai - curs si seminar in format electronic - www.univ-ovidius.ro/avizier

2. Ghorghe Toacsa – Introducere in microprocesoare –1985 Editura Stiintifica si Enciclopedica


Datoritǎ accesibilitǎţii calculatoarelor, din punct de vedere al utilizatorului şi al instrumentelor pe care acestea le oferǎ, pe de o parte şi dinamicii care existǎ în domeniul informaticii pe de altǎ parte, cursul pregateste studentii sa se descurce in orice context de calcul prin abordarea la nivel conceptual si pregateste studentii sa programeze la nivelul masinii pentru aplicatii de proces.

10. Evaluare


69


Oral 10%


Participare activa, problematizare Proiect si teme de casa 30%

Nota examinare 60%


Cunoasterea arhitecturilor fundamentale de sisteme de calcul. Identificarea componentelor hardware si a caracteristicilor acestora. Implementarea si documentarea de unitati de program în limbaj de asamblare şi folosirea eficientă a mediilor de programare.

70

FMI.Info.I.2.06 - ANALIZA II FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Analiza II

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Costara Constantin

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Costara Constantin









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


71





4.2 de competente Analiza I





Com

pete

nte

pro

fesi

onal

e

Familiarizarea cu calculul diferential si integral pentru functii de mai multe variabile.

Identificarea modelelor si metodelor adecvate pentru rezolvarea unor probleme reale.

Utilizarea cunostintelor de baza pentru explicarea si interpretarea unor variate tipuri de concepte asociate studiului problemelor de analiza matematica.

Elaborarea de proiecte pentru rezolvarea unor probleme de analiza matematica.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională

Rezolvarea de exercitii in grup, utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Cunostinte de teoria spatiilor metrice, elemente de geometrie analitica necesare in calculul integralelor multiple. Studentul trebuie sa capete obisnuinta de a modela problemele si de a le oferi solutia in forma analitica de aceea cursul va fi orientat catre aplicatii

7.2 Obiectivele specifice Trecerea de la calculul diferential si integral de pe R la calculul diferential si integral pe R^{n}, cu prezentarea completă şi riguroasă a partii teoretice şi exemplificarea aplicabilităţii parţii teoretice la rezolvarea de exercitii.

8. Continuturi


72

1. Geometria analitica 3-dimensionala. Vectori.

Produs scalar, vectorial, ecuatiile suprafetelor elementare

2.Diferentiala totala a unei functii din R^n in R^m

Derivata (diferentiala totala) a unei functii de mai multe variabile reale; Reguli de derivare a functiilor compuse; Derivate directionale si derivate partiale;

3. Existenta derivatei

O teorema de medie pe R^n; Existenta diferentialei totale, matricea Jacobiana.

4. Derivate de ordin superior

Simetria derivatelor mixte; formula lui Taylor pentru functii de mai multe variabile; Matricea Hessiana.

5. Proprietati ale functiilor derivabile

Functii de clasa C^1 pe R^n. Teorema de inversiune locala; Functii implicite; Puncte de extrem pentru functii de mai multe variabile. Teorema lui Fermat; Extreme cu legaturi. Metoda multiplicatorilor lui Lagrange

6. Integrale multiple si calcul vectorial.

Campuri vectoriale, Integrale curbilinii. Teorema lui Green. Rotor, divergenta. Teorema lui Stokes. Teorema lui Gauss.

Medode de predare-invatare interactive;

Dialogul;

Problematizarea;

Conversatia;

Metodele active şi interactive cu multiple ;




Bibliografie

[1] Boboc N., Analiză Matematică, Partea a II-a, Ed. Universităţii Bucureşti, 1998.

[2] I. Colojoara, Analiza Matematica, Editura Didactica si Pedagogica,Bucuresti, 1982

[3] M. Rosculet, Analiza Matematica, Editura Didactica si Pedagogica,Bucuresti, 1980

[4] Sireţchi Gh., Calcul Diferenţial şi Integral, Vol. II, Ed. Ştiinţifică şi Enciclopedică, Bucureşti, 1985.

[5] J. Stewart, Calculus, Brooks / Cole, Pacific Grove, California, 1991


1. Geometria analitica 3-dimensionala. Vectori. Dialogul;

73

Produs scalar, vectorial, ecuatiile suprafetelor elementare

2. Diferentiala totala a unei functii din R^n in R^m

Derivata (diferentiala totala) a unei functii de mai multe variabile reale; Reguli de derivare a functiilor compuse; Derivate directionale si derivate partiale;

3. Existenta derivatei. O teorema de medie pe R^n; Existenta diferentialei totale, matricea Jacobiana.

4. Derivate de ordin superior. Simetria derivatelor mixte; formula lui Taylor pentru functii de mai multe variabile; Matricea Hessiana.

5. Proprietati ale functiilor derivabile. Functii de clasa C^1 pe R^n. Teorema de inversiune locala; Functii implicite; Puncte de extrem pentru functii de mai multe variabile. Teorema lui Fermat; Extreme cu legaturi. Metoda multiplicatorilor lui Lagrange

6. Integrale multiple si calcul vectorial.

Campuri vectoriale, Integrale curbilinii. Teorema lui Green. Rotor, divergenta. Teorema lui Stokes. Teorema lui Gauss.

Problematizarea;

Conversatia;

Metodele active şi interactive cu multiple ;

Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice,



Exercitiu

Bibliografie

[1] Boboc N., Analiză Matematică, Partea a II-a, Ed. Universităţii Bucureşti, 1998.

[2] I. Colojoara, Analiza Matematica, Editura Didactica si Pedagogica,Bucuresti, 1982

[3] M. Rosculet, Analiza Matematica, Editura Didactica si Pedagogica,Bucuresti, 1980

[4] Sireţchi Gh., Calcul Diferenţial şi Integral, Vol. II, Ed. Ştiinţifică şi Enciclopedică, Bucureşti, 1985.

[5] J. Stewart, Calculus, Brooks / Cole, Pacific Grove, California, 1991


Pregatirea teoretica si practica a studentilor in domeniul analizei matematice pentru a face fata exigentelor unui program de licenta in informatica.

10. Evaluare

74


10.4 Curs Participare si activitate Nota activitati didactice 40%

Referate si teme de casa

10.5 Seminar/laborator Participare si activitate Nota examinare 60%


Cunoasterea notiunilor de baza ale analizei matematice pe R si R^n.

75

FMI.Info.I.2.07 - ALGORITMI SI STRUCTURI DE DATE II FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algoritmi si structuri de date II

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect. Dr. Nicola Aurelian

2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. Dr. Pomparau Ioana










Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati -


76




4.1 de curriculum

4.2 de competente





Com

pete

nte

prof

esio

nale



Dezvoltarea si întretinerea aplicatiilor informatice folosind limbajul de programare C.

Com

pete

nte

tran

sver

sale



7.1 Obiectivul general al disciplinei formarea unei gândiri algoritmice

7.2 Obiectivele specifice formarea unei gândiri algoritmice, crearea unor deprinderi de organizare riguroasă a activităţii de programare şi realizarea unei baze solide de cunoştinţe care să permită rezolvarea problemelor cu ajutorul unui limbaj de programare.

8. Continuturi


1. Metoda backtracking

Prezentare generală. Probleme clasice: generarea partitiilor unui numar, plasarea reginelor pe tabla de sah, turneul calului pe tabla de sah, submultimea cu suma elementelor data, problema


Problematizarea

6 ore

77

discreta a rucsacului, problema comis-voiajorului. Alte probleme.

2. Programare dinamica

Prezentare generala. Probleme clasice: subsir crescator maximal, inmultirea optima a unui sir de matrice, subsir comun maximal, problema rucsacului, suma minima in triunghi de numere, transformarea cuvintelor. Alte probleme.

Metodele active şi interactive cu multiple. Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice


4 ore

3. Metode avansate de sortare. Sortare topologica. Sortare prin metoda heapsort. Sortare prin metoda merge sort.

Dialogul

4 ore

4. Algoritmi de cautare a subsirurilor de caractere

Algoritmul Rabin-Karp. Algoritmul Knuth-Morris-Prath.


4 ore

5. Geometrie computationala Pozitia punctului fata de dreapta si triunghi. Verificarea coliniaritatii punctelor. Determinarea intersectiilor. Calculul ariilor. Verificarea convexitatii unui poligon. Infasuratoarea convexa, scanarea Graham, potrivirea Jarvis.

Problematizarea. Conversatia

4 ore

6. NP-completitudine. Algoritmi de aproximare. Invăţarea independentă şi prin cooperare. Generalizarea

4 ore

Bibliografie



3. Livovschi, L, Georgescu, H.: Analiza si sinteza algoritmilor, Ed. St. si Enc., Bucuresti, 1986.


Tabele de dispersie. Arbori binari. Parcurgeri

Arbori binari de cautare. Operatii specifice.


Problematizarea

6 ore

Arbori binari de cautare. Variante de implementare. Arbori rosu - negru



6 ore

B – arbori. Grafuri. Proprietati Operatii elementare. Parcurgeri de grafuri.

Dialogul


6 ore

78

Sortare topologica. Grafuri ponderate. Sintetizarea/ esenţializarea informaţiilor . 6 ore

Arbori partiali de cost minim. Algoritmii Kruskal si Prim


Bibliografie



3. Livovschi, L,; Georgescu, H.: Analiza si sinteza algoritmilor, Ed. St. si Enc., Bucuresti, 1986.


Pregatirea pentru insertia directa si imediata pe piata muncii; eventaula pregatire pentru abordarea unui program de masterat in matematica sau informatica.

10. Evaluare




10.5 Seminar/ laborator Activitatea din laborator Prezenta si participarea activa la laboratoare

40%

10.6 Standard minim de performanta: Itemii 1 – 3 din continutul cursului si seminarului.

79

FMI.Info.I.2.08 - ALGEBRA (STRUCTURI FUNDAMENTALE) FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algebra (Structuri fundamentale)

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Elena Cristina Flaut

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Elena Cristina Flaut









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


80





4.2 de competente Notiuni de Algebra la nivel de liceu





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Cunoasterea tehnicilor si modelelor de baza utilizate in studiul algebrei cu aplicatii in criptografie si teoria codurilor.

Utilizarea adecvata a softurilor specifice.

Insusirea tehnicilor de calcul si aplicarea lgoritmilor invatati.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii unor proiecte, ce implica utilizarea algoritmilor invatati.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza din algebra cu aplicatii in criptografie si teoria codurilor.

7.2 Obiectivele specifice Completarea cunoştinţelor de bază specifice algebrei, cu prezentarea completă şi riguroasă a rezultatelor şi exemplificarea aplicabilităţii parţii teoretice în criptografie si teoria codurilor.

8. Continuturi


Notiuni de logica si teoria multimilor.

Relatii de echivalenta si de ordine. Aplicatii.


Dialogul

81

Latice. Definitie, proprietati, exemple. Sublatice, morfism de latice, produs de latice. Aplicatii. Latice distributive. Definitie, exemple, proprietati. Latice modulare si semimodulare. Definitie, exemple, proprietati.

Semigrupuri, grupuri, inele, corpuri. Definitie, exemple, proprietati. Teoreme fundamentale de izomorfism. Inelul claselor de resturi modulo n, Zn. Algoritmul lui Euclid si algoritmul lui Euclid extins pentru aflarea inversului unui element modulo n.

Criptografie. Criptosisteme simple (cifrul lui Caesar, codificarea afina, matrice de codificare, etc.). Criptosistemul RSA.

Teste de primalitate si de descompunere in factori primi. Testul Miller-Rabin, Metoda “rho” a lui Pollard, Metoda p-1 a lui Pollard, Number Field Sieve.

Problematizarea

Conversatia


Sinteza

Generalizarea


Bibliografie

Michael Sipser, Introduction to the theory of Computation, PWS PUBLISHING COMPANY, 1997, Boston.

Viviana Ene Lectii de teoria multimilor, Ex Ponto, Constanta 2002.

Catalin Gherghe, Dorin Popescu, Criptografie. Coduri. Algoritmi, Editura Universitatii din Bucuresti, 2005.

Neil Koblitz, A Course in Number Theory and Chryptography, Springer-Verlag, 1987.

C. Nastasescu, C. Vraciu, Bazele Algebrei, Editura Didactica si Pedagogica, Bucuresti, 1986.


Notiuni de logica si teoria multimilor.

Relatii de echivalenta si de ordine. Aplicatii.

Latice. Definitie, proprietati, exemple. Sublatice, morfism de latice, produs de latice. Aplicatii. Latice distributive. Definitie, exemple, proprietati. Latice modulare si semimodulare. Definitie, exemple, proprietati.

Semigrupuri, grupuri, inele, corpuri. Definitie, exemple, proprietati. Teoreme fundamentale de izomorfism. Inelul claselor de resturi modulo n, Zn. Algoritmul lui Euclid si algoritmul lui Euclid extins pentru aflarea inversului unui element modulo n.

Dialogul

Problematizarea

Conversatia


Metode care implică activ studentii în învăţare, punându-i în situaţia de a gândi critic, de a realiza conexiuni logice, de a

82

Criptografie. Criptosisteme simple (cifrul lui Caesar, codificarea afina, matrice de codificare, etc.). Criptosistemul RSA.

Teste de primalitate si de descompunere in factori primi. Testul Miller-Rabin, Metoda “rho” a lui Pollard, Metoda p-1 a lui Pollard, Number Field Sieve.

produce idei şi opinii proprii argumentate


Bibliografie

Michael Sipser, Introduction to the theory of Computation, PWS PUBLISHING COMPANY, 1997, Boston.

Viviana Ene Lectii de teoria multimilor, Ex Ponto, Constanta 2002.

Catalin Gherghe, Dorin Popescu, Criptografie. Coduri. Algoritmi, Editura Universitatii din Bucuresti, 2005.

Neil Koblitz, A Course in Number Theory and Chryptography, Springer-Verlag, 1987.

C. Nastasescu, C. Vraciu, Bazele Algebrei, Editura Didactica si Pedagogica, Bucuresti, 1986.


Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul informaticii sau pentru a face fata cerintelor pietei, exigentelor unor programe de cercetare sau doctorat in matematica sau informatica

10. Evaluare


10.4 Curs Participare activa la activitati didactice Oral 5%



Nota examinare 55%


Folosirea conostintelor de baza din algebra si aplicarea lor in criptografie si teoria codurilor. Construirea unui model matematic, pornind de la un proces real cu aplicarea algoritmului adecvat.

83

FMI.Info.I.2.09 - GEOMETRIE ANALITICA SI DIFERENTIALA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Geometrie analitica si diferentiala

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect.dr. Bobe Alexandru

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect.dr. Cirlig George









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


84





4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale




Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice domeniului de aplicare.


Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă riguroasă şi eficientă, manifestarea unor atitudini responsabile faţă de domeniul ştiinţific şi didactic, precum şi valorificarea optimă şi creativă a propriului potenţial în situaţii specifice, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Studentul va fi familiarizat cu notiunile de baza din geometria analitica plana si in spatiu, precum si cu notiunile fundamentale din geometria curbelor si suprafetelor si mai ales ale aplicabilitatii acestora in domeniul informaticii.



85


8. Continuturi


1. Elemente de geometrie analitica plana.

Vectori in plan. Produs scalar. Reper cartezian. Sistem de coordonate.

Dreapta in plan. Ecuatii analitice. Distanta de la un punct la o dreapta. Aria triunghiului. Transformari geometrice ( ecuatii analitice). Translatii, simetrii, rotatii, transformari ortogonale, izometrii. Omotetii si inversiuni.

2. Conice.

Cercul, elipsa, hiperbola, parabola. Definitia comuna a conicelor. Proprietati optice. Aducerea conicelor la forma canonica.

3. Elemente de geometrie analitica in spatiu.

Vectori in spatiu. Produs vectorial. Reper cartezian. Sistem de coordonate in spatiu. Dreapta si planul in spatiu. Ecuatii analitice. Distanta de la un punct la un plan. Volumul tetraedrului. Transformari geometrice in spatiu.

4. Cuadrice.

Sfera, elipsoidul, hiperboloizi, paraboloizi. Aducerea cuadricelor la forma canonica. Intersectia conului cu plane.

5. Elemente de geometria diferentiala.

Definitie, reper Frenet, relatii Frenet, curbura si torsiune. Teoremele Lancret, interpretarea geometrica a curburii si torsiunii, teorema fundamentala a teoriei curbelor. Definitia suprafetelor, reper Gauss. Metrica unei suprafete. Prima forma fundamentala si aplicatii. A doua forma fundamentala si aplicatii. Curbura Gauss.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia


Problematizarea, argumentarea


Generalizarea

86

Bibliografie

1. M.Rosculet, Algebra liniara, geometrie analitica si geometrie difrentiala ,

Ed. Tehnica, 1987

2. Elena Murgulescu, Geometrie analitica si diferentiala, EDP, 1965.

3. C.Udriste, Geometire analitica si diferentiala, IPB, 1973.


Vectori in plan. Produs scalar. Reper cartezian. Sistem de coordonate.

Dreapta in plan. Ecuatii analitice. Distanta de la un punct la o dreapta. Aria triunghiului. Transformari geometrice ( ecuatii analitice). Translatii, simetrii, rotatii, transformari ortogonale, izometrii.

Cercul, elipsa, hiperbola, parabola. Aducerea conicelor la forma canonica.

Vectori in spatiu. Produs vectorial. Reper cartezian. Sistem de coordonate in spatiu. Dreapta si planul in spatiu. Ecuatii analitice. Distanta de la un punct la un plan. Volumul tetraedrului.

Aducerea cuadricelor la forma canonica. Intersectia conului cu plane.

Definitia suprafetelor, reper Gauss. Metrica unei suprafete. Prima forma fundamentala si aplicatii. Curbura Gauss.

Dialogul

Problematizarea

Conversatia


Exercitiul


Generalizarea

Bibliografie

1. M.Rosculet, Algebra liniara, geometrie analitica si geometrie difrentiala ,

Ed. Tehnica, 1987

2. Elena Murgulescu, Geometrie analitica si diferentiala, EDP, 1965.

3. C.Udriste, Geometire analitica si diferentiala, IPB, 1973.

4. A. Bobe, Geometrie analitica, e-seminar:

http://www.univ ovidius.ro/math/avizier/login.aspx?ReturnUrl=%2fmath%2favizier%2fdefault.aspx


Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul informaticii sau pentru a face fata exigentelor unor programe de cercatare sau doctorat in informatica.

87

10. Evaluare



Oral 10%



Nota examinare 50%


Identificarea metodelor de matematice din exercitiile date la testare si aplicarea acestora pentru notiunile boldate din continuturi.

88

FMI.Info.I.2.10 - LOGICA COMPUTATIONALA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Logica computationala

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector dr. Rusu Andrei

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector dr. Rusu Andrei









Tutoriat 4

Examinari 4

Alte activitati


89




4.1 de curriculum Algoritmi structuri de date

4.2 de competente Elaborare de algoritmi





Com

pete

nte

Pro

fesi

onal

e

Identificarea si descrierea fenomenelor modelate.

Explicarea metodelor specifice si dezvoltarea de noi metode necesare corelatiei fenomenelor modelate.

Aplicarea metodelor si tehnicilor specifice analizei fenomenelor modelate pentru rezolvarea de probleme teoretice si practice noi. Dezvoltarea de metode de evaluare adecvate pentru selectarea optima a tehnicilor de programare si a modelelor de calcul folosite in rezolvarea problemelor.

Elaborarea de lucrari si proiecte de cercetare care sa utilizeze metodele si modelele de calcul studiate.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor fenomenelor modelate.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii modelelor complexe, ce implica analiza si predictia fenomenelor si proceselor studiate.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Initiere in conceptele generale de logica computationala.

7.2 Obiectivele specifice Intelegerea si utilizarea logicii propozitionale si a logicii predicatelor de ordinul intai in modelarea si gestionarea automata a cunostintelor.

8. Continuturi


90

1. Calculul propozitional. Abordarea semantica a calculului propozitional, operatori, variabile propozitionale, tabele de adevar, arbori semantici, algoritmi pentru determinarea validitatii unei formule. Abordarea algebrica a calculului propozitional, forme normale, clauze Horn, algoritmi. Aplicatii.

2. Calculul predicatelor de ordinul I. Sintaxa calculului predicatelor, forme functionale, termeni, variabile, forme predicative, atomi. Prezentarea semanticii calculului predicatelor. Aplicatii.

3. Aplicatii ale calculului predicatelor in baze de date.

Calculul retational. Calculul relational orientat pe tuple. Calculul relational orientat pe domenii, limbajul de cereri QBE. Aplicatii.

4. Aplicatii ale calculului predicatelor in programarea logica.

Limbajul Prolog, predicate, variabile, termeni, clauze, fapte, expresii goal, unificare, backtracking, recursivitate, predicate predefinite. Aplicatii.

Medode de predare-invatare interactive.

Dialogul.

Problematizarea.

Conversatia.

Metodele active şi interactive cu multiple.

Interactiunea, problematizarea, argumentarea.

Invăţarea independentă şi prin cooperare.

Bibliografie:

1. Maliţa, M., Bazele matematice ale inteligenţei artificiale, Ed. Tehnica, 1988.

2. Thaysse, A. Approche logique de l’intelligence artificielle, Dunod, Paris,1988

3. Ullman, J,D. Principles of Database Systems, Computer Science Press, 1982

4. Dollinger, R. Baze de date si gestiunea tranzactiilor , Editura albastra, Cluj 1998

5. Meszaros, J. Turbo Prolog 2.0 Ghid de utilizare, Editura albastra, Cluj 19964.

6. Horia Pop, Gabriela Şerban, Programare în inteligenţa artificială, editura Albastră, 2004.

7. Russel, S.J., Norvig, P., Artificial inteligence : a modern approach, Second edition, Prentice Hall, 2003, 1409 p.


1. Calculul propozitional. Abordarea semantica a calculului propozitional, operatori, variabile propozitionale, tabele de adevar, arbori semantici, algoritmi pentru determinarea validitatii unei formule. Abordarea algebrica a calculului propozitional, forme normale, clauze Horn, algoritmi. Aplicatii. Introducere in Prolog

2. Calculul predicatelor de ordinul I. Sintaxa calculului predicatelor, forme functionale, termeni, variabile, forme predicative, atomi. Prezentarea semanticii calculului predicatelor. Aplicatii. Aplicatii Prolog.

Dialogul.

Problematizarea.

Conversatia.

Metodele active şi interactive cu multiple.

Exercitiul

91

3. Aplicatii ale calculului predicatelor in baze de date.

Calculul retational. Calculul relational orientat pe tuple. Calculul relational orientat pe domenii, limbajul de cereri QBE. Aplicatii. Aplicatii MS Access.

4. Aplicatii ale calculului predicatelor in programarea logica.

Limbajul Prolog, predicate, variabile, termeni, clauze, fapte, expresii goal, unificare, backtracking, recursivitate, predicate predefinite. Aplicatii. Aplicatii Prolog mai complexe.


Problematizare si proiectare

Bibliografie:


2. Thaysse, A. Approche logique de l’intelligence artificielle, Dunod, Paris,1988

3. Ullman, J,D. Principles of Database Systems, Computer Science Press, 1982

4. Dollinger, R. Baze de date si gestiunea tranzactiilor , Editura albastra, Cluj 1998

5. Meszaros, J. Turbo Prolog 2.0 Ghid de utilizare, Editura albastra, Cluj 19964.



Pregatirea studentilor pentru o profesie in domeniul informaticii, care sa le dea posibilitatea sa modeleze corect si consistent bazandu-se pe logica probleme ale lumii reale.

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 45%


Minimizarea formelor normale, aplicarea principiului rezolutiei pentru a demonstra automat teoreme.

92

5.2. ANUL II

FMI.Info.II.1.01 - ALGORITMICA GRAFURILOR FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algoritmica grafurilor

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Elena Cristina Flaut

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Elena Cristina Flaut

2.4 Anul de studiu 2 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei

Obligatoriu








Tutoriat 12

93

Examinari 4

Alte activitati





4.1 de curriculum -

4.2 de competente Notiuni de Algebra la nivel de liceu





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Cunoasterea tehnicilor si modelelor de baza utilizate in studiul grafurilor si a algoritmilor specifici cu aplicatii in economie si transporturi.

Utilizarea adecvata a softurilor specifice.

Insusirea tehnicilor de calcul si aplicarea algoritmilor invatati.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii unor proiecte, ce implica utilizarea algoritmilor invatati.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza din teoria grafurilor cu aplicatii in economie si transporturi.

7.2 Obiectivele specifice Completarea cunoştinţelor de bază specifice teoriei grafurilor, cu prezentarea completă şi riguroasă a rezultatelor şi exemplificarea aplicabilităţii parţii teoretice în practica: economie, transporturi, etc.

8. Continuturi

94


1) Notiuni introductive. Grafuri, definitie, proprietati, exemple. Drumuri si lanturi intr-un graf. Componente conexe si tare conexe. Algoritmul Malgrange.

2) Drumuri optime intr-un graf. Matrice asociate unui graf. Algoritmul Roy-Warshall. Algoritmul Roy-Floyd. Algoritmii Dantzing 1+2. Algoritmul lui Yen. Algoritmul Bellman-Kalaba.

3) Probleme Hamiltoniene si Euleriene. Probleme Hamiltoniene . Probleme Euleriene.

4) Retele de transport. Algoritmul Ford-Fulkerson. Retele de transport Algoritmul Ford-Fulkerson. Flux maxim în reţele de transport. Flux minim în reţele de transport.

5) Arbori. Algoritmul Kruskal. Algoritmul Prim. Aplicatii in informatica. Gramezi. Probleme de sortare-cautare. Parcurgerea arborilor. Evaluarea expresiilor algebrice.

6) Probleme de colorare. Algoritmul lui Zykov si de tip greedy.


Problematizarea

Conversatia



Generalizarea


Bibliografie

1) Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, Foundations of Computer Science, Computer Science Press, New York, 1995.

2) R. K. Ahuja, T. L. Magnati, J. B. Orlin, Network flows : theory, algorithms and applications, Prentice Hall Inc., New York, 1993.

3) J. Bang-Jensen, G. Goutin, Digraphs: Theory, Algorithms and Applications, Springer-Verlag, London, 2000. 4) C. Berge, Théorie des graphes et ses applications, Dunod, Paris, 1967. 5) N. Biggs, Algebraic graph theory, Cambridge University Press, 1974. 6) Cristina Flaut, Algoritmica grafurilor, Ovidius University Press, Constanta, 2009, ISBN:978-973-614-438-7. 7) Cristina Flaut, Florian Ghionea, Some properties of the line graph associated to a graph G, Italian J. of Pure

and Applied Mathematics, nr. 25(2008), pag. 165-174. 8) Cristina Flaut, Florian Ghionea, Monica Parvan, Optimization of urban transportation network, Mathematics

and Computer in Business and Economics, Proceedings of the 9th WSEAS International on Mathematics and Computer in Business and Economics(MCBE’ 08), Bucuresti, 24-26 iunie 2008, pag. 111-116.

9) Florian Ghionea, Cristina Flaut, An optimization of a transportation problem, Metalurgia International, 13(1)(2008), index CNCSIS 480.

10) P. Grossman, Discrete Mathematics for Computing, Palgrave MacMillan, New York, 2002. 11) O. Ore, Theory of graphs, AMS, Rhode Island, 1962. 12) Monica Parvan, Florian Ghionea, Cristina Flaut, A mathematical model of the relevant request determination

in the transport problem, Mathematics and Computer in Business and Economics, Proceedings of the 9th

95

WSEAS International on Mathematics and Computer in Business and Economics(MCBE’ 08), Bucuresti, 24-26 iunie 2008, pag. 105-111.

13) H. R. Radian, T. J. Radian, Recreaţii matematice, Editura Albatros, Bucureşti, 1973 14) Nicolae Rădescu, Eugenia Rădescu, Probleme de teoria grafurilor, Scrisul Romanesc, Craiova, 1982. 15) E. Tanaguchi, City logistic, Pergamon, Amsterdam, 2001. 16) I. Tomescu, Combinatorică şi Teoria Grafurilor, Bucureşti, 1978. 17) Tutorial C++, http://www.cplusplus.com/files/tutorial.pdf 18) C-Free software, http://download.cnet.com/3001-

2212_410311060.html?spi=3ad87158cf60b9f08d5dfad7f61e9c38&part=dl-6261022 8.2 Seminar/laborator Metode de predare Observatii

1) Notiuni introductive. Grafuri, definitie, proprietati, exemple. Drumuri si lanturi intr-un graf. Componente conexe si tare conexe. Algoritmul Malgrange.

2) Drumuri optime intr-un graf. Matrice asociate unui graf. Algoritmul Roy-Warshall. Algoritmul Roy-Floyd. Algoritmii Dantzing 1+2. Algoritmul lui Yen. Algoritmul Bellman-Kalaba.

3) Probleme Hamiltoniene si Euleriene. Probleme Hamiltoniene . Probleme Euleriene.

4) Retele de transport. Algoritmul Ford-Fulkerson. Retele de transport Algoritmul Ford-Fulkerson. Flux maxim în reţele de transport. Flux minim în reţele de transport.

5) Arbori. Algoritmul Kruskal. Algoritmul Prim. Aplicatii in informatica. Gramezi. Probleme de sortare-cautare. Parcurgerea arborilor. Evaluarea expresiilor algebrice.

6) Probleme de colorare. Algoritmul lui Zykov si de tip greedy.

Dialogul

Problematizarea, exercitiul

Conversatia




Bibliografie

1) Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman, Foundations of Computer Science, Computer Science Press, New York, 1995.

2) R. K. Ahuja, T. L. Magnati, J. B. Orlin, Network flows : theory, algorithms and applications, Prentice Hall Inc., New York, 1993.

3) J. Bang-Jensen, G. Goutin, Digraphs: Theory, Algorithms and Applications, Springer-Verlag, London, 2000. 4) C. Berge, Théorie des graphes et ses applications, Dunod, Paris, 1967. 5) N. Biggs, Algebraic graph theory, Cambridge University Press, 1974. 6) Cristina Flaut, Algoritmica grafurilor, Ovidius University Press, Constanta, 2009, ISBN:978-973-614-438-7. 7) Cristina Flaut, Florian Ghionea, Some properties of the line graph associated to a graph G, Italian J. of Pure

and Applied Mathematics, nr. 25(2008), pag. 165-174. 8) Cristina Flaut, Florian Ghionea, Monica Parvan, Optimization of urban transportation network, Mathematics

and Computer in Business and Economics, Proceedings of the 9th WSEAS International on Mathematics and Computer in Business and Economics(MCBE’ 08), Bucuresti, 24-26 iunie 2008, pag. 111-116.

9) Florian Ghionea, Cristina Flaut, An optimization of a transportation problem, Metalurgia International, 13(1)(2008), index CNCSIS 480.

96

10) P. Grossman, Discrete Mathematics for Computing, Palgrave MacMillan, New York, 2002. 11) O. Ore, Theory of graphs, AMS, Rhode Island, 1962. 12) Monica Parvan, Florian Ghionea, Cristina Flaut, A mathematical model of the relevant request determination

in the transport problem, Mathematics and Computer in Business and Economics, Proceedings of the 9th WSEAS International on Mathematics and Computer in Business and Economics(MCBE’ 08), Bucuresti, 24-26 iunie 2008, pag. 105-111.

13) H. R. Radian, T. J. Radian, Recreaţii matematice, Editura Albatros, Bucureşti, 1973 14) Nicolae Rădescu, Eugenia Rădescu, Probleme de teoria grafurilor, Scrisul Romanesc, Craiova, 1982. 15) E. Tanaguchi, City logistic, Pergamon, Amsterdam, 2001. 16) I. Tomescu, Combinatorică şi Teoria Grafurilor, Bucureşti, 1978. 17) Tutorial C++, http://www.cplusplus.com/files/tutorial.pdf 18) C-Free software, http://download.cnet.com/3001-

2212_410311060.html?spi=3ad87158cf60b9f08d5dfad7f61e9c38&part=dl-6261022 9. Coroborarea continuturilor disciplinei cu asteptarile reprezentantilor comunitatii epistemice, asociatiilor profesionale si angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul informaticii sau pentru a face fata cerintelor pietei, exigentelor unor programe de cercetare sau doctorat in matematica sau informatica

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 55%


Folosirea conostintelor de baza din teoria grafurilor si aplicarea algoritmilor economie, transporturi, etc. Construirea unui model matematic, pornind de la un proces real cu aplicarea algoritmului adecvat.

97

FMI.Info.II.1.02 - SISTEME DE OPERARE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Sisteme de operare


2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. dr. Lita Lacramioara









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


98




4.1 de curriculum Studii licenta

4.2 de competente - Arhitectura sistemelor de calcul, Programare procedurala





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii. Asimilarea de cunoştinţe fundamentale privind arhitectura sistemelor de operare.

Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar. Dobândirea de cunoştinţe generale prinvind serviciile oferite de sistemele de operare.

Utilizarea şi administrarea de sisteme de operare.

Com

pete

nte

tran

sver

sale





7.1 Obiectivul general al disciplinei Se oferă studenţilor informaţii fundamentale ale teoriei sistemelor de operare precum şi informaţii necesare pentru formarea lor ca utilizatori şi administratori de sisteme de operare precum şi ca programatori sub diferite sisteme de operare.

99

7.2 Obiectivele specifice Componenta teoretică este susţinută cu studii de caz pentru sistemele de operare Windows şi Linux. La laborator studenţii experimentează, pentru Windows şi Linux, operarea, administrarea şi utilizarea apelurilor sistem.

8. Continuturi


1. Sistemul de operare: definiţie, funcţii, clasificări.

Locul sistemului de operare în arhitectura multinivel a sistemelor de calcul moderne. Definiţia SO. Funcţiile SO. Obiecte abstracte şi operaţii specifice nivelului sistem de operare. Interfeţe de comunicare cu sistemul de operare. Clasificările sistemelor de operare.

2. Structura sistemelor de operare.

Modulele componente ale unui sistem de operare. Serviciile oferite de sistemul de operare. Apeluri sistem. Mecanismul de interpretare a instrucţiunilor nivelului sistem de operare. Programe de sistem. Variante structurale ale sistemelor de operare. Conceptul de maşină virtuală. Cerinţe generale în proiectarea sistemelor de operare. Variante de implementare. Generare şi configurare.

3. Gestiunea proceselor.

Conceptul de proces. Monoprogramare şi multiprogramare. Mecanisme utilizate în sistemele cu multiprogramare. Stările unui proces şi tranziţiile între acestea. Planificarea proceselor. Operaţiile cu procese. Comunicarea între procese. Blocajele permanente şi gestionarea acestora. Fire de executie: definiţie şi modele. Problematica comună cu cea a proceselor şi problematica specifică.

4. Gestiunea memoriei.

Tipuri de memorie la un sistem de calcul. Evidenţa şi alocare spaţiului de memorie: metode şi algoritmi. Memoria virtuală: definiţie şi modele. Implementarea memoriei virtuale cu paginare şi cu segmentare. Suport hardware pentru gestiunea memoriei.

5. Sistemul de fişiere.

Conceptul de fişier. Modelul fişierului: definiţie, tipuri, identificare şi descriere, structurare. Interfaţa sistemului de fişiere: metode de acces, gruparea fişierelor în directori şi organizarea acestora, operaţii cu fişiere. Implementarea sistemului de fişiere: variante de implementare şi structuri de


Vizualizarea

Problematizarea

Conversatia



100

date utilizate. Organizarea spaţiului pe disc. Metode de gestionare a spaţiului liber pe disc.

6. Sistemul de intrare/ieşire.

Modele de realizare a operaţiilor de I/E. Cerinţele sistemului de I/E. Modelul multinivel al sistemului de I/E. Implementarea sistemului de I/E. Structura şi performanţa dispozitivelor de memorie externă.

7. Protecţie si securitate


Generalizarea

Bibliografie

1. Cristina Mandruta - curs si seminar in format electronic - www.univ-ovidius.ro/avizier

2. Silberschatz, P.B. Galvin, G. Gagne – Operating Systems Concepts – sixth edition, J. Weily&Sons 2002.

3. Andrew Tanenbaum, Modern Operating Systems –Prentice Hall 1992.


1. Instalarea sistemului de operare. Studiu de caz SO Windows si SO de tip Unix.

2. Gestiunea fisierelor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz SO Windows.

3. Gestiunea fisierelor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz SO de tip Unix

4. Gestiunea utilizatorilor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz Windows.

5. Gestiunea utilizatorilor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz SO de tip Unix .

6. Gestiunea sistemului. Studiu de caz Windows.

7. Gestiunea sistemului. Studiu de caz SO de tip Unix.

8. Gestiunea proceselor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz Windows.

9. Gestiunea proceselor cu interfata GUI si CLI. Studiu de caz SO de tip Unix .

10. Scripting in limbajul C pentru SO de tip Unix. Apeluri sistem

11. Comunicarea intre procese. Semnale.

Problematizarea

Conversatia




Activitate in grup

Exercitiul

101

Bibliografie

1. Cristina Mandruta - curs si seminar in format electronic - www.univ-ovidius.ro/avizier

2. Silberschatz, P.B. Galvin, G. Gagne – Operating Systems Concepts – sixth edition, J. Weily&Sons 2002.

3. Andrew Tanenbaum, Modern Operating Systems –Prentice Hall 1992.


Studenţii sunt pregatiti sa utilizeze si sa administreze sistemele clasice de operare si au cunostinte fundamentale in domeniul sistemelor de operare.

10. Evaluare



Oral 20%



Nota examinare 50%


Rezolvarea unor probleme cu grad mediu de complexitate, folosind cunoştinţe de sisteme de operare.

102

FMI.Info.II.1.03 - LIMBAJE FORMALE SI AUTOMATE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Limbaje formale si automate

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. Dr. Sburlan Dragos

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. Dr. Sburlan Dragos

2.4 Anul de studiu 2 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei Obligatorie








Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


103




4.1 de curriculum Algebra I

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de curs disponibila


Com

pete

nte

prof

esio

nale


Definirea conceptelor şi principiilor de bază ale informaticii, precum şi a teoriilor şi modelelor matematice

Interpretarea de modele matematice şi informatice (formale).


Utilizarea simulării pentru studiul comportamentului modelelor realizate si evaluarea performantelor.

Încorporarea de modele formale în aplicaţii specifice din diverse domenii.

Modelarea si rezolvarea unor probleme cu grad mediu de complexitate, folosind cunoştinţe de matematică si informatica.

Com

pete

nte

tran

sver

sale



Utilizarea unor metode şi tehnici eficiente de învăţare, informare, cercetare şi dezvoltare a capacităţilor de valorificare a cunoştinţelor, de adaptare la cerinţele unei societăţi dinamice și de comunicare în limba română și într-o limbă de circulație internațională


7.1 Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studentilor cu teoria limbajelor formale şi cu teoria

104

automatelor, cu relaţia dintre ele şi aplicabilitatea acestor cunoştinţe în limbajele de programare.

7.2 Obiectivele specifice Completarea cunoştinţelor de bază si insusirea unor metode si tehnici pentru modelarea unor probleme concrete specifice domeniului cu exemplificarea aplicabilitatii acestora.

8. Continuturi


1. Limbaje şi reprezentarea lor. Elemente de algebra si teoria grafurilor. Alfabete şi limbaje. Reprezentarea limbajelor.

2. Automatele finite. O descriere informală a automatului finit. Automatul finit determinist: definiţie, funcţionare, extinderea funcţiei de tranziţie asupra cuvintelor, limbajul acceptat de automatul finit determinist. Automatul finit nedeterminist: definiţie, funcţia de tranziţie extinsă, limbajul acceptat. Echivalenţa dintre automatele finite deterministe şi nedeterministe. Aplicaţii: localizarea cuvintelor în text, recunoaşterea unei familii de cuvinte. Automate finite cu epsilon-mişcări: utilizarea epsilon-mişcărilor, notaţie formală pentru automatele finite nedeterminste cu epsilon-mişcări, epsilon- închideri, eliminarea epsilon-mişcărilor.

3. Expresii şi limbaje regulare. Expresii regulate: operatorii expresiilor regulate, construirea expresiilor regulate. Automatele finite şi expresiile regulate: trecerea de la automatele finite deterministe la expresiile regulate, convertirea automatelor finite deterministe în expresii regulate prin eliminarea stărilor, convertirea expresiilor regulate în automate. Aplicaţii ale expresiilor regulate: expresii regulate în UNIX, analiza lexicală, localizarea şabloanelor în text. Legităţi algebrice pentru expresiile regulate.

4. Proprietăţi ale limbajelor regulate. Lema de pompare pentru limbaje regulate. Aplicaţii ale lemei de pompare. Proprietăţi de închidere ale limbajelor regulare. Testarea vidităţii limbajelor regulate. Testarea apartenenţei la un limbaj regular. Testarea echivalenşei stărilor automatului finit determinist. Testarea echivalenţei limbajelor regulaare. Minimizarea automatelor finite deterministe.

5. Gramatici libere de context şi limbaje. Gramatici libere de context: exemplu informal, definiţie, limbajul unei gramatici. Derivări într-o gramatică: de stânga, de dreapta, arbitrară. Construirea arborilor de derivare. Ambiguitatea gramaticilor şi eliminarea ei.

6. Automate cu stivă. Definiţia automatului cu stivă, descrierea instantanee a automatelor cu stivă. Limbajele acceptate de automatele cu stivă: acceptarea prin stare finală, acceptare prin stivă pustie. Trecerea de la stiva pustie la starea finală şi vice-versa. Echivalenţa automatelor cu stivă şi a gramaticilor independente de context. Automatele deteministe cu stivă: definiţie, relaţia cu limbajele regulate, relaţia cu limbajele independente de context.

7. Proprietăţile limbajelor independente de context. Formele normale pentru gramaticile independente de context: eliminarea simbolurilor inaccesibile, neproductive, neutilizabile, epsilon-producţiilor, redenumirilor. Forma

Expunere

Problematizare

Conversatie, interactiunea, argumentarea

Sintetizare



Generalizarea

4 ore

4 ore

4 ore

4 ore

4 ore

4 ore

105

normală Chomsky. Forma normală Greibach. Lema de pompare pentru limbajele independente de context. Aplicaţii. Proprietăţi de închidere pentru limbajele independente de context. Probleme de decizie pentru limbajele independente de context: complexitatea de convertire a limbajelor independente de context în automate cu stivă, timpul de aducere a unei gramatici la forma normală Chomsky, testarea vidităţii limbajului independent de context, testarea apartenenţei la limbajul independent de context. Ierarhia Chomsky.

4 ore

Bibliografie

1. Hopcroft, J.E., Ullman, J.D., Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, Addison-Wesley, 1979.

2. Marcus, S., Gramatici şi automate finite, Editura Academiei RSR, Bucureşti, 1964. 3. Jucan, T., Limbaje formale şi automate, Editura MartixRom, Bucureşti, 1999.


Introducere in teoria limbajelor formale si automate. Elemente de algebra si teoria grafurilor.

Exercitii, algoritmizare 6 ore

Limbaje regulate. Echivalenta automatelor finite cu gramaticile regulate si cu expresiile regulate. Proprietati ale limbajelor regulate.


Limbaje independente de context.Automate cu stiva si gramatici independente de context. Proprietati ale limbajelor independente de context.


Bibliografie

1. Hopcroft, J.E., Ullman, J.D., Introduction to Automata Theory, Languages and Computation, Addison-Wesley, 1979. 2. Marcus, S., Gramatici şi automate finite, Editura Academiei RSR, Bucureşti,1964. 3. Jucan, T., Limbaje formale şi automate, Editura MartixRom, Bucureşti, 1999.


Pregatirea studentilor pentru o profesie in domeniul matematic si informatic.

10. Evaluare


106


Oral 5%



Nota examinare 50%


Prezentarea unui referat si rezolvarea unei probleme date la examen.

107

FMI.Info.II.1.04 - PROGRAMARE ORIENTATA PE OBIECTE FISA DISCIPLINEI





1.5 Ciclul de studii Licenţa



2.1 Denumirea disciplinei Programare orientata pe obiecte

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect.dr. Puchianu Crenguţa

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect.dr. Puchianu Crenguţa









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


108




4.1 de curriculum Algoritmi si structuri de date I

Programare procedurala

4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Descrierea adecvată a paradigmei de programare orientată spre obiecte şi a mecanismelor limbajului Java, precum şi identificarea diferenţei dintre aspectele de ordin semantic şi sintactic.

Elaborarea codurilor sursă adecvate şi testarea unitară a unor componente în Java.

Dezvoltarea unui proiect și elaborarea documentației aferente.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicând detectarea şi rezolvarea problemelor conexe apărute în elaborarea programelor orientate spre obiecte.

Desfăşurarea eficientă a activităţilor organizate într-un grup inter-disciplinar și dezvoltarea capacităţilor empatice de comunicare inter-personală, de relaţionare şi colaborare cu grupuri diverse.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Introduce principiile şi mecanismele programării orientate spre obiecte: abstractizare, încapsulare, modularitate şi ierarhizare.

7.2 Obiectivele specifice Insuşirea cunoştinţelor de bază ale programării orientată spre obiecte şi exemplificarea lor folosind limbajul Java.

8. Continuturi


1. Notiuni introductive. 2. Elemente de baza ale limbajului Java: variabile, expresii, instructiuni.

Concepte si instante de concepte. Obiecte. Constructori. Supraincarcara


109

constructorilor. Modificatori de acces. Variabile si metode statice. Structura si comportamentul obiectelor. Clase si pachete. Gestiunea memoriei la runtime. Tablouri de date. Prelucrarea caracterelor si a sirurilor de caractere.

3. Moştenirea în Java. 4. Relatia de generalizare/specializare conceptuală. Mostenirea simplă în

Java. Redefinirea membrilor din suclase. Vizibilitatea membrilor superclaselor in subclase. Ierarhii de mostenire. Rezolvarea apelurilor metodelor intr-o ierarhie de clase. Clasa Object. Constructori si mostenire. Clase abstracte. Interfeţe. Moştenire multiplă. Polimorfism dinamic si static.

5. Conversii de date. 6. Clase wrapper. Operatorul cast. 7. Programarea intrarilor si iesirilor. 8. Gestiunea exceptiilor. Fluxuri de date I/O. Clase de flux de octeti de

intrare şi ieşire. Clase de flux de caractere de intrare şi de iesire. 9. Clase interne şi anonime. 10. Definirea claselor interne. Clase interne statice. Clase interne si

mostenirea. Clase anonime. Utilizarea claselor interne si anonime in aplicatii orientate spre obiecte.

11. Colecţii de obiecte. 12. Teoria de baza a colectiilor. Framework-ul de colectii din biblioteca Java:

interfetele Collection, Iterator, Set, clasele HashSet si TreeSet, interfele List si ListIterator, clasele ArrayList si LinkedList, interfata Map, clasele HashMap si TreeMap.

13. Interfete grafice utilizator. 14. Componente grafice. Tipuri de layout-uri: FlowLayout, BorderLayout,

GridLayout. 15. Modelul gestiunii evenimentelor. Evenimente semantice. Evenimente de

nivel coborat. Interfete de ascultare. Clase adapter ale interfetelor de ascultare.

Dialogul

Problematizarea




Generalizarea

Bibliografie

b. C. M. Bogdan şi L. D. Şerbănaţi, Dezvoltarea orientată spre obiecte a programelor în Java, Editura Politehnica Press, 2011

c. S. Andrei si colectiv, Java de la 0 la expert. Editura Polirom, 2003 d. Athanasiu si colectiv, Limbajul Java. O perspectivă pragmatică. Editura Teora, 1998. e. B. Eckel, Thinking in Java. Prentice Hall, 1998. f. C. S. Horstmann, Computing Concepts with Java 2 Essentials, Second Edition. John Wiley&Sons, 2000 8.2 Seminar/laborator Metode de predare Observatii

1. Introducere. 2. Elemente de baza ale limbajului Java: variabile, expresii, instructiuni.

Concepte si instante de concepte. Obiecte. Constructori. Supraincarcara constructorilor. Modificatori de acces. Variabile si metode statice. Structura si comportamentul obiectelor. Clase si pachete. Gestiunea memoriei la runtime. Tablouri de date. Prelucrarea caracterelor si a sirurilor de caractere.

3. Moştenirea în Java.

Dialogul

Problematizarea

110

4. Relatia de generalizare/specializare conceptuală. Mostenirea simplă în Java. Redefinirea membrilor din suclase. Vizibilitatea membrilor superclaselor in subclase. Ierarhii de mostenire. Rezolvarea apelurilor metodelor intr-o ierarhie de clase. Clasa Object. Constructori si mostenire. Clase abstracte. Interfeţe. Moştenire multiplă. Polimorfism dinamic si static.

5. Conversii de date. 6. Clase wrapper. Operatorul cast. 7. Programarea intrarilor si iesirilor. 8. Gestiunea exceptiilor. Fluxuri de date I/O. Clase de flux de octeti de

intrare şi ieşire. Clase de flux de caractere de intrare şi de iesire. 9. Clase interne şi anonime. 10. Definirea claselor interne. Clase interne statice. Clase interne si

mostenirea. Clase anonime. Utilizarea claselor interne si anonime in aplicatii orientate spre obiecte.

11. Colecţii de obiecte. 12. Teoria de baza a colectiilor. Framework-ul de colectii din biblioteca

Java: interfetele Collection, Iterator, Set, clasele HashSet si TreeSet, interfele List si ListIterator, clasele ArrayList si LinkedList, interfata Map, clasele HashMap si TreeMap.

13. Interfete grafice utilizator. 14. Componente grafice. Tipuri de layout-uri: FlowLayout, BorderLayout,

GridLayout. Modelul gestiunii evenimentelor. Evenimente semantice. Evenimente de nivel coborat. Interfete de ascultare. Clase adapter ale interfetelor de ascultare.


Exercitiul



Generalizarea

Bibliografie

1. C. M. Bogdan şi L. D. Şerbănaţi, Dezvoltarea orientată spre obiecte a programelor în Java, Editura Politehnica Press, 2011

2. S. Andrei si colectiv, Java de la 0 la expert. Editura Polirom, 2003 3. Athanasiu si colectiv, Limbajul Java. O perspectivă pragmatică. Editura Teora, 1998. 4. B. Eckel, Thinking in Java. Prentice Hall, 1998. 5. C. S. Horstmann, Computing Concepts with Java 2 Essentials, Second Edition. John Wiley&Sons, 2000


Pregatirea studenţilor pentru a profesa in domeniul programării sau pentru a face faţă exigenţelor firmelor IT.

10. Evaluare



Oral 10%


111


Proiect Oral 30%

Nota examinare 50%


Identificarea componentelor grafice şi a containerelor unei interfeţe grafice utilizator. Construirea unui program în Java care să afişeze interfeţe grafice utilizator şi să gestioneze evenimentele produse de către utilizator în interacţiunea lui cu interfaţa grafică.

112

FMI.Info.II.1.05 - GEOMETRIE COMPUTATIONALA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Geometrie computationala

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector Dr. Homentcovschi Laurentiu

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector Dr. Homentcovschi Laurentiu









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


113




4.1 de curriculum

4.2 de competente





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Cunoasterea, intelegerea conceptelor, teoriilor si metodelor de baza ale domeniului si ale ariei de specializare; utilizarea lor adecvata in comunicarea profesionala

Com

pete

nte

tran

sver

sale


7.1 Obiectivul general al disciplinei Dobanditrea capacitatii de a utiliza teoreme din geometrie in rezolvarea problemelor.

7.2 Obiectivele specifice

8. Continuturi


1. Structuri de date geometrice. Segment tree. DCEL.

2. Algoritmi de baza. Tehnici de programare.


Dialogul

114

3. Notiuni de complexitatea algoritmilor. Modele computaţionale.

4. Probleme de localizare. Localizarea într-un poligon. Localizarea într-un PSGL.

Metoda lanţului. Metoda rafinării triangularizării.

5. Probleme de limitare. Metoda arborelui binar bidimensional. Metoda LOCUS.

6. Nucleul unui poligon.

7. Problema celei mai apropiate perechi.

8. Acoperiri convexe. Algoritmul Graham. Algoritmul Jarvis’s March. Algoritmul

QuickHull. Algoritmul Divide and Conquer. Algoritm dinamic.

9. Intersectii. Intersecţia poligoanelor convexe. Intersecţii de segmente.

10. Diagrame Voronoi. Construcţia diagramelor Voronoi.

11. Triangularizări plane. Triangularizarea unui poligon. Triangularizarea Delaunay.

Triangularea Greedy. Triangulări constrânse.

12. Probleme de iluminare.

Problematizarea

Conversatia

Metodele active şi interactive





Generalizarea

Bibliografie :

L.Homentcovschi, Geometrie computationala, Ed. Exponto, Constanta, 2001.


Implementarea tuturor algorimilor prezentati la curs. Medode de predare-invatare interactive

Dialogul

Problematizarea

Conversatia


115





Generalizarea

Bibliografie :

L.Homentcovschi, Geometrie computationala, Ed. Exponto, Constanta, 2001.


Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul software.

10. Evaluare


10.4 Curs Colocviu Scris 60%


Lucrare Scris 20%

Activitate la laborator Oral 20%


Rezolvarea unor probleme de geometrie ce necesita aplicarea unor teoreme invatate.

116

FMI.Info.II.2.06 - ECUATII DIFERENTIALE SI CU DERIVATE PARTIALE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Ecuatii diferentiale si cu derivate partiale

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect.dr. Homentcovschi Laurentiu

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect.dr. Sburlan Cristina









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


117




4.1 de curriculum Analiza I, Analiza II

4.2 de competente Sa stie procedeele de derivare si integrare pentru functii simple





Com

pete

nte

prof

esio

nale




Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice domeniului de aplicare.

Analiza datelor si a modelelor.


Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă riguroasă şi eficientă,

manifestarea unor atitudini responsabile faţă de domeniul ştiinţific şi didactic, precum şi valorificarea optimă şi creativă a propriului potenţial în situaţii specifice, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Studierea notiunilor fundamentale de ecuatii diferentiale si intoducerea in teoria ecuatiilor cu derivate partiale (probleme asociate ecuatiilor cu derivate partiale de ordinul I)


118



8. Continuturi


1. Ecuatii diferentiale de ordinul I rezolvabile prin cuadraturi.

Notiunea generala de ecuatie diferentiala. Ecuatii cu variabile separabile. Ecuatii omogene. Ecuatii liniare de ordinul I. Ecuatii reductibile la ecuatii liniare de ordinul I: Ecuatii Bernoulli, Ecuatii Riccati, Ecuatii Lagrange-Clairaut. Ecuatii diferentiale totale exacte. Factor integrant.

2. Ecuatii si sisteme diferentiale liniare.

Sisteme liniare de ordinul I. Matricea fundamenatala de solutii (proprietati). Metoda variatiei constantelor. Sisteme de ecuatii liniare cu coeficienti functii analitice. Ecuatii si sisteme liniare cu coeficienti constanti. Ecuatii de tip Euler. Metoda transformatei Laplace.

3. Ecuatii diferentiale neliniare.

Existenta si uniciate in problema Cauchy. Teorema lui Picard. Aproximarea solutiei prin metoda liniei poligonale a lui Euler. Probleme de control optimal pentru sisteme dinamice. Teorema de existenta a lui Peano. Existenta si unicitatea globala. Dependenta solutiei de datele problemei.

4. Teoria stabilitatii.

Stabilitatea sistemelor diferentiale. Criterii de stabilitate. Metoda functiei Liapunov.

5. Integrale prime si ecuatii cu derivate partiale de ordinul I.

Integrale prime. Ecuatii liniare. Ecuatii cvasiliniare. Ecuatii neliniare. Studiul problemei lui Cauchy. Interpretarea geometrica a solutiei: Conul lui Monge.


Dialogul

Problematizarea





Generalizarea

Bibliografie

119

C. Varsan, C. Sburlan, Bazele ecuatiilor fizicii matematice si elemente de ecuatii diferentiale, Ed. Ex Ponto, Constanta, 2000

S. Sburlan, L. Barbu, C. Mortici, Ecuatii diferentiale, integrale si sisteme dinamice, Ed. Ex Ponto, Constanta, 1999

S. Sburlan, Ecuatiile fizicii matematice, Ed. Univ. Ovidius, Constanta, 1994.


1. Ecuatii cu variabile separabile. Ecuatii omogene. Ecuatii liniare de ordinul I. Ecuatii reductibile la ecuatii liniare de ordinul I: Ecuatii Bernoulli, Ecuatii Riccati, Ecuatii Lagrange-Clairaut. Ecuatii diferentiale totale exacte. Factor integrant.

2. Sisteme liniare de ordinul I. Matricea fundamenatala de solutii (proprietati). Metoda variatiei constantelor. Sisteme de ecuatii liniare cu coeficienti functii analitice. Ecuatii si sisteme liniare cu coeficienti constanti. Ecuatii de tip Euler. Metoda transformatei Laplace.

3. Stabilitatea sistemelor diferentiale. Criterii de stabilitate. Metoda functiei Liapunov.

5. Integrale prime. Ecuatii liniare. Ecuatii cvasiliniare. Ecuatii neliniare. Studiul problemei lui Cauchy.

Problematizarea

Conversatia




Generalizarea

Exercitiul

Bibliografie

Gh. Morosanu, Ecuatii diferentiale. Aplicatii, Ed. Academiei Romane, Bucuresti, 1989

Gh. Micula, P. Pavel, Ecuatii diferentiale si integrale prin probleme si exercitii, Ed. Dacia, 1989


Pregatirea studentilor pentru a o profesie in domeniul informaticii sau pentru a face fata exigentelor unor programe de cercetare sau doctorat in informatica.

10. Evaluare



Oral 10%



Nota examinare 50%

120

10.6 Standard minim de performanta Identificarea metodelor de matematice din exercitiile date la testare si aplicarea acestora pentru notiunile boldate din continuturi.

121

FMI.Info.II.2.07 - PROBABIITATI SI STATISTICA MATEMATICA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Probabilităţi şi Statistica Matematică

2.2 Titularul activitatilor de curs Prof. Dr. Leahu Alexei

2.3 Titularul activitatilor de seminar Prof. Dr. Leahu Alexei









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


122




4.1 de curriculum Elemente de Analiza Matematica

4.2 de competente Cunoasterea elementelor de baza din teoria multimilor si integrari .





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Cunoasterea fundamentelor matematice ale Teoriei Probabilităţilor si Statisticii Matematice si utilizarea lor la cercetarea fenomenelor aleatoare ce tin,in particular, de domeniul IT.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in cercetarea fenomenelor aleatoare din diverse domenii de activitate umana, inclusiv IT.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul rezolvarii unor probleme ce implica analiza si predictia fenomenelor aleatoare.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza legate probabilitati si statistica.

7.2 Obiectivele specifice Identificarea metodelor probabiliste si statistico-matematice utilizate in rezolvarea unor probleme legate de modelarea fenomenelor aleatoare.

8. Continuturi


1. Probabilitate. Obiectul de studiu al Teoriei Probabilităţilor şi Statisticii Matematice. Spaţiu de evenimente elementare, evenimente aleatoare si operaţii asupra lor, campuri (boreliene) de evenimente. Definiţia axiomattica a probabilităţii. Proprietăţile probabilităţiii. Cazuri particulare ale probabilităţii (probabilităţi clasice, discrete şi geometrice). Probabilitate

Metde de predare-invatare interactive

Dialogul

123

condiţionată. Formula înmulţirii probabilităţilor. Formula Probabilităţii Totale si Formula lui Bayes. Independenţa evenimentelor.

2. Variabile aleatoare (v.a). Variabile aleatoare (uni/multidimensionale (vectoriale), repartiţia şi funcţia lor de repartiţie. Tipurile de variabile aleatoare: discret, absolut continuu si singular. Cele mai importante repartiţii (modele) probabiliste in: a) caz discret (uniforma, Bernoulli, Binomială, geometrică, Poisson); b) caz (absolut) continuu (uniformă, exponenţială, normală, Hi-Pătrat, Student). Independenţa v.a. Sume de v.a.: Formula Convolutiei.

3. Caracteristici numerice ale v.a. Valoare medie in cazurile discret şi (absolut) continuu. Dispersia, covarianţa si coeficientul de corelaţie.

4. Inegalitatea lui Chebyshev şi Legea Numerelor Mari în forma Cebyshev.

5. Teorema Limită Centrală (pentru v.a. independente identic repartizate). Aplicatii.

6. Elemente de Statistică Matematică. Populaţie statistică, eşantion de volum n. Statistici, estimatori şi estimaţii. Estimatori punctuali: estimatori nedeplasaţi şi consistenţi. Caracteristici numerice de selecţie: media, dispersia şi funcţia empirică de repartiţie. Estimatori de interval, exemple.

Verificarea ipotezelor statistice: notiunile de ipoteză statistică, criteriu de verificare a ipotezilor, mulţime critică, erori de speţele I şi II. Exemplu de aplicaţii in cazul repartiţiei normale.

Problematizarea





Generalizarea

Bibliografie

M. Iosifescu, G. Mihoc, si al., Teoria probabilitatilor si Statistica matematica. Edit. didact. si pedagogica,1965.

A. Leahu, Probabilitati, Ovidius University Press, Constanta, 2000.

A. Leahu, Statistică Descriptivă şi Probabilităţi Discrete. Curs pe suport electronic.

G. Ciucu, C. Samboan, Teoria probabilitatilor si statistica matematica. Culegere de probleme. Ed. Tehn., 1962

Ch. M. Grinstead J. Laurie Snell Introduction to Probability.

www.books-on-line.com/bol/BookDisplay.cfm?BookNum=9625


1. Probabilitate. Obiectul de studiu al Teoriei Probabilităţilor şi Statisticii Matematice. Spaţiu de evenimente elementare, evenimente aleatoare si operaţii asupra lor, campuri (boreliene) de evenimente. Definiţia axiomattica a probabilităţii. Proprietăţile probabilităţiii. Cazuri particulare

Dialogul

124

ale probabilităţii (probabilităţi clasice, discrete şi geometrice). Probabilitate condiţionată. Formula înmulţirii probabilităţilor. Formula Probabilităţii Totale si Formula lui Bayes. Independenţa evenimentelor.

2. Variabile aleatoare (v.a). Variabile aleatoare (uni/multidimensionale (vectoriale), repartiţia şi funcţia lor de repartiţie. Tipurile de variabile aleatoare: discret, absolut continuu si singular. Cele mai importante repartiţii (modele) probabiliste in: a) caz discret (uniforma, Bernoulli, Binomială, geometrică, Poisson); b) caz (absolut) continuu (uniformă, exponenţială, normală, Hi-Pătrat, Student). Independenţa v.a. Sume de v.a.: Formula Convolutiei.

3. Caracteristici numerice ale v.a. Valoare medie in cazurile discret şi (absolut) continuu. Dispersia, covarianţa si coeficientul de corelaţie.

4. Inegalitatea lui Chebyshev şi Legea Numerelor Mari în forma Cebyshev.

5. Teorema Limită Centrală (pentru v.a. independente identic repartizate). Aplicatii.

6. Elemente de Statistică Matematică. Populaţie statistică, eşantion de volum n. Statistici, estimatori şi estimaţii. Estimatori punctuali: estimatori nedeplasaţi şi consistenţi. Caracteristici numerice de selecţie: media, dispersia şi funcţia empirică de repartiţie. Estimatori de interval, exemple. Verificarea ipotezelor statistice: notiunile de ipoteză statistică, criteriu de verificare a ipotezilor, mulţime critică, erori de speţele I şi II. Exemplu de aplicaţii in cazul repartiţiei normale.

Problematizarea





Generalizarea

Exercitiul

Bibliografie

M. Iosifescu, G. Mihoc, si al., Teoria probabilitatilor si Statistica matematica. Edit. didact. si pedagogica,1965.

A. Leahu, Probabilitati, Ovidius University Press, Constanta, 2000.

A. Leahu, Statistică Descriptivă şi Probabilităţi Discrete. Curs pe suport electronic.

G. Ciucu, C. Samboan, Teoria probabilitatilor si statistica matematica. Culegere de probleme. Ed. Tehn., 1962

Ch. M. Grinstead J. Laurie Snell Introduction to Probability.

www.books-on-line.com/bol/BookDisplay.cfm?BookNum=9625


125

Pregatirea absolventilorlor pentru o profesie in domeniul matematicii, dar si a domeniilor conexein care aplicatiile Teoriei Probabilitatilor si Statisticii Matematice sunt frecvente ( tehnologii informatice, economie, tehnica, medicina, etc) in vederea urmarii studiilor de Masterat in unul din aceste domenii.

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 45%


Identificarea metodelor si tehnicilor de simulare statistica ale unor fenomene aleatoare. Construirea unui model stochastic simplu si validarea sa statistica in baza rezultatelor simularii

126

FMI.Info.II.2.08 - ANALIZA NUMERICA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Analiza Numerica

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Elena Pelican

2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. dr. Lacramioara Lita









Tutorial 12

Examinari 4

Alte activitati


127




4.1 de curriculum An I

4.2 de competente Analiza Matematica, Algebra Liniara;Ecuatii diferentiale ordinare; Algoritmi Algoritmi si Structuri de Date I/II



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de calculatoare; existenta unui CAS (MatLab)


Com

pete

nte

prof

esio

nale



Dezvoltarea si intretinerea aplicatiilor informatice folosind mediul de programare MatLab

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor de aproximare.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii modelelor complexe.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar.

Prezentarea unor fundamente ale modelarii matematice.

Initierea in cunoasterea mediului de programare MatLab si de analiza computerizata a unor modele matematice.

Intelegerea, implementarea si analiza complexitatii algoritmilor, verificarea rezultatelor simularii pe calculator si optimizarea algoritmilor

7.2 Obiectivele specifice Familiarizarea cu noţiunea de aproximare.

128

Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice.

Realizarea componentelor informatice pentru o aplicatie dedicata de complexitate medie.

8. Continuturi


Erori de calcul.

Reprezentarea numerelor in calculator.

Calculul valorilor functiilor elementare.

Medode de predare-invatare interactive. Problematizarea

2 ore

Metode de aproximare a solutiilor ecuatiilor si sitemelor de ecuatii neliniare.

Metoda bisectiei, coardei, tangentei.

Principiul contractiei pe R.

Metoda Newton-Raphson si principiul contractiilor pe Rn.


Metode care contribuie la dezvoltarea gândirii critice. Interactiunea, problematizarea, argumentarea

4 ore

Interpolare, aproximare si derivare numerica.

Polinoame Bernstein, Cebasev, Lagrange, Newton.

Polinoame spline cubice, B-spline. Polinoame spline rationale neuniforme.

Dialogul

6 ore

Integrare numerica

Integrare cu noduri Newton-Cotes. Metoda trapezelor si metoda Simpson (clasica si compozita).

Integrare cu noduri Gauss. Formule de cuadratura de tip Gauss-Cebasev si Gauss-Legendre.


4 ore

Aproximarea solutiilor ecuatiilor diferentiale ordinare

Metode bazate pe dezvoltari in serie Taylor.

Metode de tip Runge-Kutta.

Metode multi-step.


129

Metode directe de rezolvare a sistemelor liniare

Metoda eliminarii Gauss. Metoda EG fara pivotare, cu pivotare partiala, cu pivotare partiala cu scalare si cu pivotare totala.

Descompunere LU.

Descompunere Cholesky.


Generalizarea

Conversatia

10 ore

* Cerintele minimale sunt cele scrise cu ITALIC BOLD

1. R.L. Burden, J.D. Faires - Numerical Analysis, 7th edition, Brooks/ Cole, 2000.

2. G.H. Golub, C.F. Van Loan - Matrix computations, The John’s Hopkins Univ. Press, Baltimore, 1983.

3. C. Meyer - Matrix Analysis and Applied Linear Algebra, SIAM Philadelphia, 2000.

4. E. Pelican - Analiza numerica. Complemente, exercitii si probleme. Programe de calcul, MatrixRom, Bucuresti, 2006.

5. E. Pelican, C. Popa – Introducere in Analiza Numerica, MatrixRom, Bucuresti, 2005.

6. www.univ-ovidius.ro/avizier (curs in format electronic)

7. https://sites.google.com/site/elapelican/home/teaching/analiza-numerica (curs si laboratoare aferente)


Erori de calcul.

Reprezentarea numerelor in calculator.

Calculul valorilor functiilor elementare.

Medode de predare-invatare interactive. Problematizarea

2 ore

Metode de aproximare a solutiilor ecuatiilor si sitemelor de ecuatii neliniare.

Metoda bisectiei, coardei, tangentei.

Principiul contractiei pe R.

Metoda Newton-Raphson si principiul contractiilor pe Rn.



4 ore

Interpolare, aproximare si derivare numerica.

Polinoame Bernstein, Cebasev, Lagrange, Newton.

Dialogul 6 ore

130

Polinoame spline cubice, B-spline. Polinoame spline rationale neuniforme


Integrare numerica

Integrare cu noduri Newton-Cotes. Metoda trapezelor si metoda Simpson (clasica si compozita).

Integrare cu noduri Gauss. Formule de cuadratura de tip Gauss-Cebasev si Gauss-Legendre.


4 ore

Aproximarea solutiilor ecuatiilor diferentiale ordinare

Metode bazate pe dezvoltari in serie Taylor.

Metode de tip Runge-Kutta.

Metode multi-step.

(2 ore aplicatii in MATLAB)


Bibliografie







7. http://csam.univ-ovidius.ro/~epelican/teaching (curs si laboratoare aferente)


Pregatirea studentilor pentru o profesie de programator sau o profesie de cercetator in matematica-informatica, precum si pentru a face fata exigentelor unor programe de masterat in matematica aplicata sau informatica aplicata.

10. Evaluare


131

10.4 Curs Participare activa la ore Oral 10%

10.5 Seminar/laborator Participare activa la laborator

Oral; efectuarea temelor pe calculator si proiect final

20%+40%

Examen Nota examinare 30%


Rezolvarea de probleme de aproximare specifice notiunilor predate. Nota la examen sa fie minim 5.

132

FMI.Info.II.2.09 - BAZE DE DATE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Baze de date

2.2 Titularul activitatilor de curs Lect. Dr. Alexandrescu Adrian

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect. Dr. Alexandrescu Adrian









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


133




4.1 de curriculum

4.2 de competente Cunoasterea elementelor de baza din teoria multimilor





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Modelare conceptuala, proiectarea bazelor de date, cunoasterea principalelor limbaje de cereri pentru interogarea si actualizarea bazelor de date.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor pentru baze de date.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul proiectarii, administrarii si interogarii bazelor de date.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza legate de modelarea, proiectarea si interogarea bazelor de date.

7.2 Obiectivele specifice Elaborarea modelelor pentru baze de date, proiectarea schemei bazei de date plecand de la modelul bazei de date, cunoasterea modelului relational pentru baze de date, cunoasterea algebrei relationale si a calcului relational. Cunoasterea limbajelor de cereri QBE si SQL.

8. Continuturi


1. Introducere (Notiuni generale despre baze de date). 2. Modelare conceptuala. Diagrame entitate-asociere. Exemple de utilizare

a diagramelor entitate-asociere pentru cateva domenii de actvitate


4 ore

134

3. Modelul relational pentru baze de date. Prezentarea conceptelor : relatie, domeniu, atribut, tuplu, cheie, schema relatiei, schema bazei de date. Reprezentarea relatiilor prin tabele.

4. Proiectarea bazei de date pornind de la modelul conceptual. Algoritmul de obtinere a schemei bazei de date plecand de la diagrama entitate-asociere. Exemple de aplicare a algoritmului .

5. Algebra relationala. Prezentarea operatorilor algebrei relationale. Utilizarea expresiilor algebrei relationale pentru interogarea bazei de date. Exemple.

6. Calculul relational (pe tuple si pe domenii). Atom, expresie, interogare. Exemple de utilizare a calculului relational pentru interogarea bazei de date.

7. Limbajul de cereri QBE. Legatura limbajului QBE cu calculul relational. Interogarea si actualizarea bazei de date folosind limbajul QBE.

8. Limbajul de cereri SQL. Interogarea si actualizarea bazei de date folosind limbajul SQL.

9. Forme normale pentru baze de date. Conceptul de dependenta functionala. Formele normale 1,2 si 3.

Dialogul

Problematizarea





Generalizarea

2 ore

4 ore

2 ore

2 ore

6 ore

6 ore

2 ore

Bibliografie

1. C. MANCAS, Fundamente teoretice ale modelului relational al datelor. Ovidius University Press Constanta 2007

2. Ullman J. D. Principles of Database and Knowledge Base Sys-tems. 1, Computer Science Press, 1988

3. Date C. J. An Introduction to Database Systems. 6th Edition. Ad-dison Wesley, 1994.

4. M. R. Groh, Access 2007 Bible, Willey Publishing, 2007


1. Introducere (Notiuni generale despre baze de date). 2. Modelare conceptuala. Diagrame entitate-asociere. Exemple de

utilizare a diagramelor entitate-asociere pentru cateva domenii de actvitate

3. Modelul relational pentru baze de date. Prezentarea conceptelor : relatie, domeniu, atribut, tuplu, cheie, schema relatiei, schema bazei de date. Reprezentarea relatiilor prin tabele.

4. Proiectarea bazei de date pornind de la modelul conceptual. Algoritmul de obtinere a schemei bazei de date plecand de la diagrama entitate-asociere. Exemple de aplicare a algoritmului .

5. Algebra relationala. Prezentarea operatorilor algebrei relationale. Utilizarea expresiilor algebrei relationale pentru interogarea bazei de date. Exemple.


Dialogul

Problematizarea


4 ore

2 ore

135

6. Calculul relational (pe tuple si pe domenii). Atom, expresie, interogare. Exemple de utilizare a calculului relational pentru interogarea bazei de date.

7. Limbajul de cereri QBE. Legatura limbajului QBE cu calculul relational. Interogarea si actualizarea bazei de date folosind limbajul QBE.

8. Limbajul de cereri SQL. Interogarea si actualizarea bazei de date folosind limbajul SQL.

9. Forme normale pentru baze de date. Conceptul de dependenta functionala. Formele normale 1,2 si 3.




Generalizarea

4 ore

2 ore

2 ore

6 ore

6 ore

2 ore

Bibliografie

1. C. Mancas, Fundamente teoretice ale modelului relational al datelor. Ovidius University Press Constanta 2007

2. Ullman J. D. Principles of Database and Knowledge Base Sys-tems. 1, Computer Science Press, 1988

3. Date C. J. An Introduction to Database Systems. 6th Edition. Ad-dison Wesley, 1994.

4. M. R. Groh, Access 2007 Bible, Willey Publishing, 2007


Pregatirea absolventilor pentru o profesie in domeniul administrarii, proiectarii bazelor de date, analiza si dezvoltarea aplicatiilor cu baze de date.

10. Evaluare



Oral 5%


Participare activa, problematizare Proiect 20%

Nota examinare 75%


Proiectarea unei baze de date plecand de la o diagrama entitate-asociere. Interogarea unei baze de date folosind limbajul QBE sau SQL.

136

FMI.Info.II.2.10 - TEHNOLOGII WEB FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Tehnologii WEB


2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. dr. Lita Lacramioara









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


137




4.1 de curriculum - Arhitectura sistemelor de calcul, Programare procedurala

4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii. Asimilarea de cunoştinţe fundamentale privind Internetul.

Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar. Cunoasterea si utilizarea tehnologiilor Internet.

Dezvoltarea şi întreținerea aplicațiilor informatice. Dezvoltarea de site-uri web si de aplicatiilor Internet.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă organizată şi eficientă, a unor atitudini responsabile faţă de domeniul didactic-ştiinţific, pentru valorificarea creativă a propriului potenţial, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională. Desfăşurarea eficientă a activităţilor organizate într-un grup inter-

disciplinar și dezvoltarea capacităţilor empatice de comunicare inter-personală, de relaţionare şi colaborare cu grupuri diverse



7.1 Obiectivul general al disciplinei Se oferă studenţilor fundamentele teoretice, principalele tehnologii şi arhitecturi web.

7.2 Obiectivele specifice Activitatea experimentală necesara realizării de site-uri Web complexe.

8. Continuturi


138

1. Conceptele de bază ale arhitecturii Web.

Arhitecturi hard şi soft pentru Internet. Arhitectura client-server aplicată la Web. Protocolul HTTP. Resurse şi reprezentări. Structura informaţiilor pe site-uri Web. Formatele datelor. Hipertext şi hipermedia.

2. DHTML şi XHTML

Modelul DOM-HTML. Elementele limbajului HTML. Cadre, forme şi stiluri. Caracteristicile documentelor XHTML.

3. Arhitecturi pentru extindere funcţionalitate la client

Obiecte în pagini Web. Java Scripting la client: identificarea obiectelor în ierarhia Java Script, modelul evenimentelor, structura paginilor Web ce conţin Java Script. Applet: interfaţa, tratarea evenimentelor, apel applet, operaţii realizate de agentul utilizator. Stări persistente la client utilizând cookies.

4. Arhitecturi pentru extindere funcţionalitate la server.

Containerul Web. Interfaţa CGI. Tehnologii de scripting la server. Accesul la date persistente din fişiere şi din baze de date. Descrierea tehnologiilor ASP, PHP şi JSP/Servlet.

Studiu de caz: limbajul PHP

5. XML şi tehnologii asociate

XML ca metalimbaj derivat din SGML. Structura şi componentele documentelor XML. Definirea tipurilor de documente XML cu DTD şi cu XMLSchema. Structura unei scheme XML. Spaţii de nume şi calificatori. Elementele componente ale familiei de limbaje XML.


Vizualizarea

Dialogul

Problematizarea

Conversatia

Argumentarea

Simulare

Exercitiu


Bibliografie

1. C. Mîndruţă, Arhitecturi, tehnologii şi programare în Web, Ed. MATRIX ROM, 2005.

2. Sabin Corneliu Buraga, Tehnologii Web, Matrix Rom, 2001

3. Resurse Internet – www.w3schools.com


1. Documente (X)HTML. Elemente de tip: text, link, lista, tabel, formular, cadru

Dialogul

Problematizarea

139

2. Tehnologia CSS

3. Limbajul Javascript. Obiecte Javascript.

4. Limbajul PHP.

4.1. Interactiunea cu clientul

4.2. Sesiuni utilizator

4.3. Accesul la baze de date. Studiu de caz: My SQL.

5. Adminstrarea serverului web.

6. Documente XML.

7. Proiect. Aplicatie web pe o tema data.

Conversatia

Exercitiu




Generalizarea

Bibliografie

1. Resurse Internet – www.w3schools.com


Studenţii sunt pregatiti sa dezvolte aplicatii web si au cunostinte fundamentale in domeniul tehnologiilor web.

10. Evaluare



Oral 20%



Nota examinare 40%


Dezvoltarea unui site web cu grad mediu de complexitate. Rezolvarea unor probleme cu grad mediu de complexitate, folosind cunoştinţe de tehnologii web.

140

FMI.Info.II.2.14 - CALCULABILITATE SI COMPLEXITATE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Calculabilitate si complexitate

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. Dr. Sburlan Dragos

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. Dr. Sburlan Dragos

2.4 Anul de studiu 2 2.5 Semestrul 2 2.6 Tipul de evaluare C 2.7 Regimul disciplinei Optional








Tutoriat 6

Examinari 2

Alte activitati


141




4.1 de curriculum Limbaje formale si automate

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de curs disponibila


Com

pete

nte

prof

esio

nale


Definirea conceptelor şi principiilor de bază ale informaticii, precum şi a teoriilor şi modelelor matematice

Interpretarea de modele matematice şi informatice (formale).


Utilizarea simulării pentru studiul comportamentului modelelor realizate si evaluarea performantelor.

Încorporarea de modele formale în aplicaţii specifice din diverse domenii.


Com

pete

nte

tran

sver

sale



Utilizarea unor metode şi tehnici eficiente de învăţare, informare, cercetare şi dezvoltare a capacităţilor de valorificare a cunoştinţelor, de adaptare la cerinţele unei societăţi dinamice și de comunicare în limba română și într-o limbă de circulație internațională


7.1 Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studentilor cu domeniul caluclabilitatii si complexitatii calculului şi aplicabilitatea acestor cunoştinţe în teoria algoritmilor.

142

7.2 Obiectivele specifice Completarea cunoştinţelor de bază si insusirea unor metode si tehnici pentru modelarea unor probleme concrete specifice domeniului cu exemplificarea aplicabilitatii acestora precum si studiul eficientei algoritmilor.

8. Continuturi


8. Elemente recapitulative. Mulţimi. Relaţii. Funcţii. Grafuri. Elemente de teoria limbajelor formale. Automate finite. Automate cu stivă. Automate finite şi cu stivă . Minimizarea numărului de stări pentru automatele finite; exemple. Automate finite cu două sensuri de mişcare. Rezultate de decidabilitate. Complexitatea descriptivă.

9. Maşina Turing. Maşina Turing standard, Maşina Turing multipistă, Maşina Turing Multibandă. Exemple. Echivalenţe între modelele teoretice. Maşina Turing nedeterministă.

10. Maşina Turing enumeratoare de limbaje, Maşina Turing calculator de funcţii teroretic numerice. Exemple. Maşina Turing Universală. Limbaje recursive, recursiv-enumerabile. Codificare binară. Codificare Godel.

11. Teza Church. Probleme de decizie. Problema opririi pentru maşina Turing. Reductibilitate.

12. Complexitatea de timp. Complexitatea de spaţiu. Relaţii între complexităţile de timp şi spaţiu.

13. Clase de complexitate. P, NP

Expunere

Problematizare

Conversatie, interactiunea, argumentarea

Sintetizare



Generalizarea

2 ore

2 ore

2 ore

4 ore

4 ore

Bibliografie

4. Căzănescu E., Introducere în teoria limbajelor formale, Editura Academiei, Bucuresti, 1983. 5. Hopcroft, J.E., Ullman, J.D., Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, Addison-

Wesley, 1979. 6. Rozenberg G., Salomaa A. (Eds.), Handbook of Formal Languages, Springer, Berlin, 2004.


Introducere in teoria calculabilitatii si complexitatii. Elemente introductive de algebra, teoria grafurilor, functii. Elemente de teoria limbajelor formale ai automate finite. Minimizare automatelor finite. Complexitatea descriptiva.


Masina Turing si modele de calcul echivalente. Exercitii, algoritmizare 3 ore

143

Masina Turing acceptor de limbaje, Masina Turing enumeratoare de limbaje, si Masina Turing calculator de functii teoretic numerice


Teza Church Turing, Masina Turing universala si probleme de nedecidabilitate


Complexitatea de tim si spatiu. Clase de complexitate. Exercitii, algoritmizare 3 ore

Bibliografie

1. Căzănescu E., Introducere în teoria limbajelor formale, Editura Academiei, Bucuresti, 1983. 2. Hopcroft, J.E., Ullman, J.D., Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, Addison-

Wesley, 1979. 3. Rozenberg G., Salomaa A. (Eds.), Handbook of Formal Languages, Springer, Berlin, 2004.


Pregatirea studentilor pentru o profesie in domeniul matematic si informatic.

10. Evaluare



Oral 10%



Nota examinare finala 40%


Prezentarea unui referat si rezolvarea unei probleme date la colocviu.

144

5.3. ANUL III

FMI.Info.III.1.01 - SISTEME DE GESTIUNE A BAZELOR DE DATE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Sisteme de Gestiune a Bazelor de Date


2.3 Titularul activitatilor de seminar Asist. Dr. Lita Lacramioara









Tutoriat 12

Examinari 4

145

Alte activitati





4.1 de curriculum - Baze de date

4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea bazelor teoretice ale informaticii. Se oferă studenţilor informaţii fundamentale referitoare la sistemele pentru gestiunea bazelor de date. Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar. Utilizarea limbajului standard SQL in contextul oricarui SGBD.

Dezvoltarea şi întreținerea aplicațiilor informatice. Dezvoltarea de aplicatii cu baze de date.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de muncă organizată şi eficientă, a unor atitudini responsabile faţă de domeniul didactic-ştiinţific, pentru valorificarea creativă a propriului potenţial, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională. Desfăşurarea eficientă a activităţilor organizate într-un grup inter-

disciplinar și dezvoltarea capacităţilor empatice de comunicare inter-personală, de relaţionare şi colaborare cu grupuri diverse



7.1 Obiectivul general al disciplinei Cunoasterea arhitecturii, serviciilor si a instrumentelor oferite de sistemele pentru gestiunea bazelor de date.

7.2 Obiectivele specifice Dezvoltarea si administrarea aplicatiilor cu baze de date.

8. Continuturi


146

1. SGBD. Definire. Functii principale. Evolutie.

2. Arhitectura SGBD. Arhitectura multinivel. Arhitectura functionala.

3. Motoare de procesare: Motorul SQL, Motorul procedural. Studiu de caz: PL/SQL la Oracle, VBA la Access.

3. Administrarea BD. Instrumente de administrare. Crearea si intretinerea BD. Crearea si intretinerea dictionarelor de date, vederilor, fisierelor de control si log

4. Suportul pentru pastrarea integritatii BD: constrangeri, triggere.

5. Suportul pentru accesul concurent : conceptul de tranzactie si caracteristicile asociate ACID. Blocari.

6. Securitatea BD. Gestiunea utilizatorilor. Privilegii sistem si de date.

7. Adminstrarea bazei de date. Studiu de caz: Oracle

8. Motorul procedural PL/SQL. Tipuri de date cu accent pe tipurile speciale pentru BD. Operatori, functii predefinite si comenzi. Cursoare. Exceptii. Proceduri si functii stocate. Pachete. Triggere.

9. Dezvoltarea aplicatiilor cu BD. Arhitectura aplicatiei. GUI.


Vizualizarea

Dialogul

Problematizarea





Generalizarea

Bibliografie

1. Oracle Corporation – Database Administration

2. Oracle Corporation – Intro SQL and PL/SQL

3. Florentin Eugen Ipate, Monica Popescu – Dezvoltarea aplicatiilor de baze de date, Editura All, 2000


1. SQL. Comanda Select. Interogari dintr-un tabel

2. SQL. Interogari din mai multe tabele

3. SQL. Functii de grup si subinterogari.

4. SQL. Comenzi DML, DDL, DCL

4.1. Modificarea datelor din BD (DML)

4.2. Definirea BD (DDL)

Dialogul

Problematizarea

Conversatia



147

4.3. Controlul accesului si gestiunea tranzactiilor (DCL)

5. PL/SQL. Blocuri anonime. Utilizarea variabilelor si a structurilor elementare de programare.

6. PL/SQL. Utilizarea structurilor de tip cursor.

7. PL/SQL. Exceptii

8. PL/SQL. Proceduri si functii stocate.

9. PL/SQL. Triggere

10. Administrarea resurselor SGBD


Generalizarea

Exercitiul.

Bibliografie

1. Oracle Corporation – Database Administration

2. Oracle Corporation – Intro SQL and PL/SQL


Studenţii sunt pregatiti sa dezvolte aplicatii cu baze de date si sa administreze un SGBD.

10. Evaluare



Oral 10%



Nota examinare 50%


Dezvoltarea unui aplicatii cu baze de date cu grad mediu de complexitate. Rezolvarea unor probleme cu grad mediu de complexitate, folosind cunoştinţe de sisteme pentru gestiunea bazelor de date.

148

FMI.Info.III.1.02 - RETELE DE CALCULATOARE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Retele de calculatoare

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. univ. dr. Eugen Petac

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. univ. dr. Eugen Petac









Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati


149




4.1 de curriculum Arhitectura sistemelor de calcul, Sisteme de operare, Algoritmi si programare

4.2 de competente Practica la calculator





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Proiectarea si administrarea reţelelor de calculatoare

Identificarea conceptelor si modelelor de baza pentru sisteme de calcul si retele de calculatoare.

Identificarea si explicarea arhitecturilor de bază pentru organizarea și gestiunea sistemelor si a retelelor.

Utilizarea tehnicilor pentru instalarea, configurarea si administrarea sistemelor si retelelor.

Efectuarea de măsurători de performanţă pentru timpi de răspuns, consum de resurse; stabilirea drepturilor de acces. Realizarea unor proiecte de rețele de calculatoare

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in proiectarea, modelarea/ simularea , evaluarea, testarea unei retele d ecalculatoare.

Utilizarea unor metode şi tehnici eficiente de învăţare, informare, cercetare şi dezvoltare a capacităţilor de valorificare a cunoştinţelor, de adaptare la cerinţele unei societăţi dinamice și de comunicare, ce implica analiza si predictia fenomenelor si proceselor studiate.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Oferirea unei priviri de ansamblu asupra problematicilor proiectarii, administrarii, evaluarii si testarii retelor de calculatoare.

7.2 Obiectivele specifice Studentii vor fi familiarizati cu elementele de bază privind funcţionalitatea şi proiectarea reţelelor de calculatoare, configurarea corecta a acestora, ca urmare a insusirii bazelor teoretice ale reţelelor de calculatoare, cu aplicaţii Java de programare a acestora, bazate pe modelele client/server si peer-o-peer

150

Temele rezolvate in cadrul orelor de laborator precum si proiectul de curs de semestru permit aprofundarea cunostiintelor teoretice si crearea de abilitati pentru rezolvarea unor situatii concrete.

8. Continuturi


1. Noţiuni de bază: Reţele de calculatoare: definiţii, istoric, clasificări, topologii, modele de referinta: OSI şi TCP/IP;incapsularea datelor; utilizarea unor instrumente software pentru testarea si configurarea retelelor.

2. Nivelul fizic si Nivelul legătură de date: standarde si dispozitive; transmisii in banda de baza si in banda larga; Adresarea fizica; Standardele IEEE 802.3, Ethernet, IEEE 802.5, FDDI, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet. Corectarea erorilor; Comutarea la nivelul legăturii de date; Reţele virtuale (VLAN). Aplicaţii Java + Opnet.

3. Nivelul reţea: Adresarea logica; IPV4: Clase de adrese; Masca de subretea; Clasa InetAdres; Subnetting ; VLSM (Variable Length Subnetting Mask); CIDR(Classless Interdomain Routing); Supernetting; Protocolul IP (Internet Protocol): IPv4, IPv6; Rutarea in retele IP: principiile fundamentale ale rutării; rutarea statica si rutarea dinamica; algoritmi si protocoale de rutare: clasificare, algoritmi clasici de rutare (Dijkstra si Bellman Ford), protocoale de rutare bazate pe vectori distanta, protocoale de rutare bazate pe starea legaturilor, protocoale de rutare interne si externe; Aplicaţii Java+Opnet.

4. Nivelul transport: protocoale de transport; TCP (Transmission Control Protocol); UDP (User Datagram Protocol); Numere de porturi; TCP – Protocoalele: three-way handshake, transmiterea cu confirmare simpla, transmiterea cu fereastra glisanta; Comunicatii prin socket-uri: definitii, clasificare, programarea in Java, comunicatie client-server TCP, comunicatie client-server UDP; Congestia traficului; Aplicaţii Java + Opnet.

5. Nivelul Aplicatie : FTP (File Transfer Protocol) – organizarea datelor, coordonarea conexiunilor, HTTP (Hypertext Transfer Protocol), SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) - Protocoalele POP (Post Office Protocol) si IMAP (Interactive Mail Access Protocol), TELNET, Usenet, DNS - Domain Name Services, SNMP (Simple Network Management Protocol).

6. Tehnologii WAN (ISDN, Frame Relay etc) si tehnologii wireless.

Dialogul

Problematizarea

Conversatia



sintetizarea/ esenţializarea informaţiilor


Generalizarea

2h

4h

8h

6h

6h

4h

2h

2h

151

7. Securitatea retelelor de calculatoare.

Bibliografie

1. E. Petac - Reţele de calculatoare, Curs in format electronic disponibil pe pagina web a Facultatii de Matematica si Informatica si la adresa http://scdsd.bluepink.ro

2. E. Petac, T. Udrescu - Fundamente Java, Editura MatrixRom, Bucureşti, 2005.

3. A. Tanenbaum, Retele de calculatoare, ed. A 4-a, Byblos, Cluj-Napoca, 2004.

4. Java Tutorial, http://download.oracle.com/docs/cd/E17409_01/javase/tutorial/

5. Java API, http://download.oracle.com/docs/cd/E17409_01/javase/6/docs/api/

6. Stefan Tanasa, Cristian Olaru, Stefan Andrei, Java de la 0 la expert , Ed. Polirom, Iasi 2003

7. E.Petac, C. Florescu, B.Musat ,Retele de calculatoare – Teste grila, Ed.ExPonto,Constanta 2004.

8. Ioan Jurca, Programarea retelelor de calculatoare , Editura de Vest, Timisoara, 2000.

9. Opnet/ Omnet++ http://www.opnet.com; http://www.omnetpp.org


1. Noţiuni de bază: Reţele de calculatoare: definiţii, istoric, clasificări, topologii, modele de referinta: OSI şi TCP/IP;incapsularea datelor; utilizarea unor instrumente software pentru testarea si configurarea retelelor.

2. Nivelul fizic si Nivelul legătură de date: standarde si dispozitive; transmisii in banda de baza si in banda larga; Adresarea fizica; Standardele IEEE 802.3, Ethernet, IEEE 802.5, FDDI, Fast Ethernet, Gigabit Ethernet. Corectarea erorilor; Comutarea la nivelul legăturii de date; Reţele virtuale (VLAN). Aplicaţii Java + Opnet.

3. Nivelul reţea: Adresarea logica; IPV4: Clase de adrese; Masca de subretea; Clasa InetAdres; Subnetting ; VLSM (Variable Length Subnetting Mask); CIDR(Classless Interdomain Routing); Supernetting; Protocolul IP (Internet Protocol): IPv4, IPv6; Rutarea in retele IP: principiile fundamentale ale rutării; rutarea statica si rutarea dinamica; algoritmi si protocoale de rutare: clasificare, algoritmi clasici de rutare (Dijkstra si Bellman Ford), protocoale de rutare bazate pe vectori distanta, protocoale de rutare bazate pe starea legaturilor, protocoale de rutare interne si externe; Aplicaţii Java+Opnet.

4. Nivelul transport: protocoale de transport; TCP (Transmission Control Protocol); UDP (User Datagram Protocol); Numere de porturi; TCP –

Dialogul

Problematizarea

Conversatia



152

Protocoalele: three-way handshake, transmiterea cu confirmare simpla, transmiterea cu fereastra glisanta; Comunicatii prin socket-uri: definitii, clasificare, programarea in Java, comunicatie client-server TCP, comunicatie client-server UDP; Congestia traficului; Aplicaţii Java + Opnet.

5. Nivelul Aplicatie : FTP (File Transfer Protocol) – organizarea datelor, coordonarea conexiunilor, HTTP (Hypertext Transfer Protocol), SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) - Protocoalele POP (Post Office Protocol) si IMAP (Interactive Mail Access Protocol), TELNET, Usenet, DNS - Domain Name Services, SNMP (Simple Network Management Protocol).

6. Tehnologii WAN (ISDN, Frame Relay etc) si tehnologii wireless.

7. Securitatea retelelor de calculatoare.



Generalizarea

Bibliografie

1. E. Petac - Reţele de calculatoare - Laborator in format electronic disponibil pe pagina web a Facultatii de Matematica si Informatica si la adresa http://scdsd.bluepink.ro

2. E. Petac, T. Udrescu - Fundamente Java, Editura MatrixRom, Bucureşti, 2005.

3. A. Tanenbaum, Retele de calculatoare, ed. A 4-a, Byblos, Cluj-Napoca, 2004.

4. Java Tutorial, http://download.oracle.com/docs/cd/E17409_01/javase/tutorial/

5. Java API, http://download.oracle.com/docs/cd/E17409_01/javase/6/docs/api/

6. Stefan Tanasa, Cristian Olaru, Stefan Andrei, Java de la 0 la expert , Ed. Polirom, Iasi 2003

7. E.Petac, C. Florescu, B.Musat ,Retele de calculatoare – Teste grila, Ed.ExPonto,Constanta 2004.

8. Ioan Jurca, Programarea retelelor de calculatoare , Editura de Vest, Timisoara, 2000.

9. Opnet/ Omnet++ http://www.opnet.com; http://www.omnetpp.org


Pregatirea absolventilor de licenta pentru o profesie in domeniul proiectarii, implementarii, administrarii, evaluarii si testarii unei reţele de calculatoare precum si pentru a face fata exigentelor unor programe de pregatire in vederea cercetarii in domenii complexe precum sistemele avansate de comunicatii, a sistemelor distribuite si a aplicatiilor de interconectare a sistemelor de calcul.

10. Evaluare

153



Proiect curs elaborat pe parcurs , la laborator si ca tema de casa

Raspuns oral

25%

5%


Participare activa, problematizare

Activitate laborator si finalizarea exemplelor/exercitiilor pe parcurs, ca teme de casa

30%

Nota examinare (Test grila) 40%


Proiectarea, realizarea, administrarea si evaluarea/testarea performantelor unei rețele de calculatoare de dimensiune medie.

154

FMI.Info.III.1.03 - TEHNICI AVANSATE DE PROGRAMARE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Tehnici avansate de programare

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector Dr. Nicola Aurelian

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector Dr. Nicola Aurelian










Tutoriat 12

Examinari 4

Alte activitati -

3.7 Total ore studiu individual -

155




4.1 de curriculum

4.2 de competente





Com

pete

nte

prof

esio

nale



Dezvoltarea si întretinerea aplicatiilor informatice folosind limbajul de programare C++.

Com

pete

nte

tran

sver

sale



7.1 Obiectivul general al disciplinei studentul va fi familiarizat cu paradigmele de programarii orientate

spre obiecte (dintr-o perspectiva C++)

7.2 Obiectivele specifice formarea unei gândiri algoritmice, crearea unor deprinderi de organizare riguroasă a activităţii de programare şi realizarea unei baze solide de cunoştinţe care să permită rezolvarea problemelor cu ajutorul unui limbaj de programare orientat obiect (C++)

8. Continuturi

156


1. Paradigme de programare.

Programare procedurala. Programare orientata spre obiecte. Programare pe

aspecte.


Problematizarea

2 ore

2. Elemente de programare orientata spre obiecte (POO).

Notiunea de clasa si obiect. Crearea si initializarea claselor. Niveluri de acces.




2 ore

3. Elemente statice, constante si "friend", Mostenirea, Reutilizarea codului, Polimorfismul, Clase asbtracte.

Dialogul

2 ore

4. Rescrierea functiilor si operatorilor, Functii si clase "template", Standard Template Library (STL), Intrari si iesiri pe stream.


4 ore

5. Concepte şi principii în Programarea Orientată Obiect: clase, obiecte, ierarhii de clase, polimorfism, clase abstracte, interfeţe, clase parametrizate,


6. Sabloane de proiectare: observer pattern, composite pattern, iterator patern, studii de caz.


Generalizarea

Conversatia

4 ore

Bibliografie

1. Herbert Schildt: C++. Manual Complet, Bucureşti, Ed. Teora, 2000.

2. D. Kaler, M.J. Tobler, J. Valter: C++, Teora, 2000.

157

3. Bjarne Stroustrup: The C++ Programming Language, Adisson-Wesley, 3nd edition, 1997.

4. D.M.Popovici, I.M.Popovici, C++. Tehnologia orientata spre obiecte. Aplicatii,

Ed. Teora, Bucuresti, 2000, 486pag, ISBN:973-20-0320-0.


Instructiuni de citire, scriere, atribuire si structura decizionala

Mediul de lucru C/C++


Problematizarea

6 ore

Introducere în clasele C++, Trecerea de la C la C++. Metodele active şi interactive cu multiple


6 ore

Clase avansate, Mostenire, Polimorfism, Şabloane. Dialogul


6 ore

Parametrizări de clase Sintetizarea/ esenţializarea informaţiilor

6 ore

STL: Standard Template Library Problematizarea 4 ore

Bibliografie

1. Herbert Schildt: C++. Manual Complet, Bucureşti, Ed. Teora, 2000.

2. D. Kaler, M.J. Tobler, J. Valter: C++, Teora, 2000.

3. Bjarne Stroustrup: The C++ Programming Language, Adisson-Wesley, 3nd edition, 1997.

4. D.M.Popovici, I.M.Popovici, C++. Tehnologia orientata spre obiecte. Aplicatii,

Ed. Teora, Bucuresti, 2000, 486pag, ISBN:973-20-0320-0.


158

Pregatirea pentru insertia directa si imediata pe piata muncii; eventaula pregatire pentru abordarea unui program de masterat in matematica sau informatica

10. Evaluare





40%


Itemii 1 – 3 din continutul cursului si seminarului.

159

FMI.Info.III.1.04 - GRAFICA PE CALCULATOR FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Grafica pe calculator

2.2 Titularul activitatilor de curs Prof. univ. dr. Dorin-Mircea Popovici

2.3 Titularul activitatilor de seminar Prof.. univ. dr. Dorin-Mircea Popovici









Tutoriat 6

Examinari 4

160

Alte activitati





4.1 de curriculum Licenţă

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului

Sala de seminar/laborator disponibila - laboratorul CERVA


Com

pete

nte

prof

esio

nale

Executarea responsabila a sarcinilor profesionale, în conditii de autonomie restransa si asistenta calificata

Familiarizarea cu rolurile si activitatile specifice muncii în echipa si distribuirea de sarcini pentru nivelurile subordonate

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Aplicarea regulilor de munca riguroasa si eficienta, a normelor si valorilor de etica profesionala în cadrul propriei strategii de munca, pentru valorificarea optima si creativa a propriului potential în situatii specifice.

Identificarea rolurilor si responsabilitatilor într-o echipa interdisciplinara si aplicarea de tehnici de relationare si munca eficienta în cadrul echipei.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Introducere in domeniul graficii pe calculator.

7.2 Obiectivele specifice studentul va fi introdus in principiile graficii pe calculator, limbajele,

161

tehnicile si tehnologiile curent utilizate in realizarea mediilor virtuale

8. Continuturi


1. Introducere. Scurt istoric, Metafora studioului artistului plastic, Transformari geometrice, Primitive grafice. 2. Forme geometrice simple. Primitive geometrice,solide, ierarhii de obiecte. 3. Materiale. Lumina acromatica, Lumina cromatica, Diagrama cromatica CIE, Umbre, Culori, sistemele RGB si HSV, Interpolarea in spatiul culorii. Aplicarea texturii. 4. Forme geometrice complexe. Curbe, Suprafete. 5. Elemente de animatie. Agenti, perceptie, emotie, motivatie, atentie, arhitecturi comportamentale. 6. Tehnici si tehnologii de imersiune a utilizatorului in cadrul scenei. Navigare, selectare, manevrare, viewpoints, camere, dispozitive de urmarire, dispozitive de intrare, dispozitive de iesire.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia






Generalizarea

Bibliografie

1. F.Ionescu, Grafica in Realitatea Virtuala, Ed.Tehnica,Bucuresti, 2000. 2. D.M.Popovici, O incursiune in mediile virtuale 3D, Ed. Muntenia, ISBN 978-973-692-191-9, 2007.


162

1. Introducere. Scurt istoric, Metafora studioului artistului plastic, Transformari geometrice, Primitive grafice. 2. Forme geometrice simple. Primitive geometrice,solide, ierarhii de obiecte. 3. Materiale. Lumina acromatica, Lumina cromatica, Diagrama cromatica CIE, Umbre, Culori, sistemele RGB si HSV, Interpolarea in spatiul culorii. Aplicarea texturii. 4. Forme geometrice complexe. Curbe, Suprafete. 5. Elemente de animatie. Agenti, perceptie, emotie, motivatie, atentie, arhitecturi comportamentale. 6. Tehnici si tehnologii de imersiune a utilizatorului in cadrul scenei. Navigare, selectare, manevrare, viewpoints, camere, dispozitive de urmarire, dispozitive de intrare, dispozitive de iesire.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia






Generalizarea

Bibliografie

3. F.Ionescu, Grafica in Realitatea Virtuala, Ed.Tehnica,Bucuresti, 2000. 4. D.M.Popovici, O incursiune in mediile virtuale 3D, Ed. Muntenia, ISBN 978-973-692-191-9, 2007.


Pregatirea studenţilor pentru a profesa in domeniul graficii computerizate si in general, pentru a face faţă exigenţelor firmelor IT.

163

10. Evaluare

Tip de activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare

10.3 Pondere din nota finala


Oral 10%



Proiect Oral 50%

Nota examinare 20%


Realizarea si expunerea unui proiect pe o tema de specialitate.

Realizarea unui proiect / unei activitati în echipa si identificarea rolurilor specifice.

164

FMI.Info.III.1.05 - INGINERIA SISTEMELOR SOFT FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Ingineria Sistemelor Soft


2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect. Dr.. Alexandrescu Adrian









Tutoriat 10

Examinari 4

Alte activitati


165




4.1 de curriculum

4.2 de competente Notiuni de programare





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Dezvoltarea aplicatiilor software, cunoasterea modelelor pentru procesul de dezvoltare, modelarea diferitelor aspecte ale procesului de dezvoltare software.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor pentru baze de date.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul dezvoltarii software-ului.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza legate de procesul de dezvoltare al software-ului

7.2 Obiectivele specifice Elaborarea modelelor necesare procesului de dezvoltare. Cunoasterea metodelor utilizate in procesul de dezvoltare. Cunoasterea limbajului UML.

8. Continuturi


10. Introducere (Notiuni generale despre ingineria software). 11. Modele pentru procesul de dezvoltare. Scevential-liniar,

prototipizare, incremental, spirala, asamblare componente. 12. Metodologia structurata. Modelul analizei structurate, dictionarul

datelor, diagrame entitate-asociere, diagrame de flux de date, diagrame de tranzitie a starilor. Concepte si principii generale ale analizei.

13. Concepte si principii generale pentru proiectarea software-ului.


Problematizarea

2 ore

6 ore

4 ore

4 ore

166

14. Metodologia orientata-obiect. Modelarea CRC. 15. Limbajul UML. Diagrama cazurilor de utilizare, diagrama cleselor,

diagrame de interactiune, diagrame de tranzitie a starilor, diagrame de activitate.

7. Modelarea REA pentru dezvoltarea sistemelor informatice de intreprindere. Resurse, Evenimente, Agenti. Descrierea proceselor economice folosind modelarea REA.




8 ore

4 ore

Bibliografie

1. A. Alexandrescu, Ingineria sistemelor software, Curs in format electronic

2. R. Pressman, Software engineering, A Practitioner’s Approach, McGrow Hill, 2000

3. L.D.Serbanati, Analiza si proiectarea sistemelor informatice cu UML, note de curs, 2004

4. M. Fowler, UML UML Distilled, Addison Wesley, 1999

5. A.D.Ionita, Modelarea UML in ingineria sistemelor de programe, BIC All 2003


1. Platforma Visual Sudio 2008. Prezentare generala.

2. Tehnologia Microsoft ADO.NET pentru lucrul cu baze de date. Obiectele DataSet, TableAdapter, Command, Connection, DataReader.

3. Tehnologia Widows Forms pentru dezvoltarea de aplicatii.

4.Utilizarea limbajului UML pentru realizarea de modele necesare dezvoltarii aplicatiilor informatice.

5 Modele pentru dezvoltarea aplicatiilor cu baze de date.

Dialogul

Problematizarea

Conversatia



Exercitiul.

2 ore

6 ore

4 ore

4 ore

12 ore

Bibliografie

1. A. Alexandrescu, Ingineria sistemelor software, Curs in format electronic

2. R. Pressman, Software engineering, A Practitioner’s Approach, McGrow Hill, 2000

3. L. D. Serbanati, Analiza si proiectarea sistemelor informatice cu UML, note de curs, 2004

4. M. Fowler, UML UML Distilled, Addison Wesley, 1999

167

5. A. D. Ionita, Modelarea UML in ingineria sistemelor de programe, BIC All 2003


Pregatirea absolventilor pentru o profesie in domeniul analizei, proiectarii si programarii aplicatiilor informatice.

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 75%


Capabilitatea de a construi modele pentru reprezentarea cerintelor software-ului, aspectelor statice si comportamentale. Capabilitate de dezvoltare aplicatii cu baze de date folosind platforma Visual Studio 2008.

168

FMI.Info.III.2.06 - DEZVOLTAREA APLICATIILOR WEB FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Dezvoltarea aplicatiilor WEB


2.3 Titularul activitatilor de seminar Lect. Dr. Alexandrescu Adrian









Tutoriat 10

Examinari 4

Alte activitati


169




4.1 de curriculum

4.2 de competente Notiuni de inginerie software, notiuni de programare





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Dezvoltarea aplicatiilor WEB ce utilizeaza baze de date.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea aplicatiilor web.

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul dezvoltarii aplicatiilor web.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Insusirea conostintelor de baza legate de procesul de dezvoltare al aplicatiilor web

7.2 Obiectivele specifice Cunoasterea arhitecturii unei aplicatii web ce lucreaza cu baze de date. Cunoasterea unei platforme pentru dezvoltarea aplicatiilor web.

8. Continuturi


16. Introducere (Notiuni generale despre aplicatiile web). 17. Arhitectura generala a unei aplicatii web ce lucreaza cu

un server web si cu baze de date 18. Tehnici de prezentare a datelor folosind diverse surse de

date : MS Access, MS SQL Server, fisier XML. 19. Tehnici de prezentare a datelor si imaginilor folosind

obiecte de tip GridView, DetailsView, DataList.


Dialogul

Problematizarea

2 ore

2 ore

4 ore

170

20. Tehnici de prezentare a legaturilor one to many intre date folosind obiecte de tip ListBox, ComboBox, GridView, DetailsView.

21. Tehnici de validare a datelor introduse in cadrul aplicatiilor web: obligativitatea completarii, verificarea tipului de date si aparteneta la un interval de valori, un anumit format definit prin expresii regulate, sumar mesaje de validare, custom validator (pe server sau JavaScript).

22. Tehnici de actualizare a datelor folosind facilitatile predefinite ale obiectelor GridView, DetailsView si a obiectelor de acces la date

8. Tehnici de actualizare a datelor folosind obiectele conexiune si comanda sql.

9. Prezentarea unui model de aplicatie web de tip comenzi on line : logare, prezentare oferta, completare si mofificare comanda, confirmare comanda, vizualizare comenzi, administrare clienti, produse, comenzi.

10. Definirea si utilizarea serviciilor web.

11. Tehnologia AJAX pentru structurarea paginilor web.

Conversatia






Generalizarea

2 ore

4 ore

2 ore

2 ore

2 ore

2 ore

4 ore

2 ore

Bibliografie

1. A. Alexandrescu, Dezvoltarea aplicatiilor web, Curs in format electronic, 2012

2. C. Mandruta, Dezvoltarea aplicatiilor web, Curs in format electronic, 2009

3. G. Shepherd., ASP 4.0 Step by Step, Microsoft Press 2010

4. F. Onion, Essential ASP.NET with Examples in Visual Basic.NET, Addison Wesley, 2003


1. Platforma Visual Sudio 2008. Prezentare generala proces dezvoltare aplicatii web.

2. Tehnici de prezentare a datelor folosind diverse surse de date : MS Access, MS SQL Server, fisier XML.

3. Tehnici de prezentare a datelor si imaginilor folosind obiecte de tip GridView, DetailsView, DataList.

4. Tehnici de prezentare a legaturilor one to many intre date folosind obiecte de tip ListBox, ComboBox, GridView, DetailsView.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia


2 ore

4 ore

2 ore

171

5. Tehnici de validare a datelor introduse in cadrul aplicatiilor web: obligativitatea completarii, verificarea tipului de date si aparteneta la un interval de valori, un anumit format definit prin expresii regulate, sumar mesaje de validare, custom validator (pe server sau JavaScript).

6. Tehnici de actualizare a datelor folosind facilitatile predefinite ale obiectelor GridView, DetailsView si a obiectelor de acces la date

7. Tehnici de actualizare a datelor folosind obiectele conexiune si comanda sql.

8. Prezentarea unui model de aplicatie web de tip comenzi on line : logare, prezentare oferta, completare si mofificare comanda, confirmare comanda, vizualizare comenzi, administrare clienti, produse, comenzi .

9. Definirea si utilizarea serviciilor web.

10. Tehnologia AJAX pentru structurarea paginilor web.





Generalizarea

4 ore

4 ore

2 ore

2 ore

4 ore

2 ore

2 ore

Bibliografie

1. A. Alexandrescu, Dezvoltarea aplicatiilor web, Curs in format electronic, 2012

2. C. Mandruta, Dezvoltarea aplicatiilor web, Curs in format electronic, 2009

3. G. Shepherd., ASP 4.0 Step by Step, Microsoft Press 2010

4. F. Onion, Essential ASP.NET with Examples in Visual Basic .NET, Addison Wesley, 2003


Pregatirea absolventilor pentru o profesie in domeniul analizei, proiectarii si programarii aplicatiilor web.

10. Evaluare



Oral 5%


172


Nota examinare 75%


Capabilitatea de a construi o aplicatie web ce prezinta date dintr-o baza de date.

173

FMI.Info.III.2.07 - INTELIGENTA ARTIFICIALA FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Inteligenta artificiala

2.2 Titularul activitatilor de curs Lector dr. Rusu Andrei

2.3 Titularul activitatilor de seminar Lector dr. Rusu Andrei









Tutoriat 2

Examinari 2

Alte activitati


174




4.1 de curriculum Algoritmi structuri de date

4.2 de competente Elaborare de algoritmi





Com

pete

nte

Pro

fesi

onal

e

Identificarea si descrierea fenomenelor modelate.

Explicarea metodelor specifice si dezvoltarea de noi metode necesare corelatiei fenomenelor modelate.

Aplicarea metodelor si tehnicilor specifice analizei fenomenelor modelate pentru rezolvarea de probleme teoretice si practice noi.

Dezvoltarea de metode de evaluare adecvate pentru selectarea optima a tehnicilor de programare si a modelelor de calcul folosite in rezolvarea problemelor.

Elaborarea de lucrari si proiecte de cercetare care sa utilizeze metodele si modelele de calcul studiate.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor fenomenelor modelate.



7.1 Obiectivul general al disciplinei Initiere in conceptele generale de inteligenta artificiala.

7.2 Obiectivele specifice Invatarea si utilizarea unor algoritmi si tehnici din inteligenta artificiala. Elaborarea pentru probleme concrete a algoritmilor folositi in inteligenta artificiala. Cunoasterea domeniilor de baza ale inteligentei artificiale.

8. Continuturi

175


1. Introducere in inteligenta artificiala. Evolutia metodelor de calcul. Definitia inteligentei artificiale. Subiectul inteligentei artificiale. Aplicatiile inteligentei artificiale. Limbaje de programare folosite in inteligenta artificiala.

2. Sisteme de productii. Introducere. Reguli de productie. Strategii de solutionare a conflictelor. Tipuri de sisteme de productii. Apicatii.

3. Metode de cautare inteligenta. Metode generale de cautare a solutiei pentru probleme: cautarea in adancime, cautarea pe nivel, cautarea iterativa in adancime. Metode de cautare euristica: calirea simulata, algoritmul A*, procedura alfa-beta, etc.

4. Incertitudinea si imprecizia in inteligenta artificiala. Metode probabiliste, metodele bazate pe multimile si relatiile vagi, metodele bazate pe schema lui Pearl si pe teoria lui Dempster-Shefer.

5. Tehnici de invatare automata. Modele de învăţare supervizată. Modele de învăţare nesupervizată. Tehnici combinate de învăţare. Învăţarea prin programarea logică inductivă.

6. Învăţarea automată prin reţele neuronale. Reţele neuronale biologice şi artificiale. Învăţarea automată folosind reţelele neuronale. Modelul ADALINE. Modelul Hopfield. Reţele neuronale fuzzy.

7. Elemente de algoritmi genetici. Schema algoritmului genetic. Explicaţiile deterministe şi stocastice ale algoritmilor genetici. Aplicarea algoritmilor genetici în probleme de optimizare, în învăţarea automată, în căutări inteligente.

8. Demonstrarea automata a teoremelor. Definiţii formale. Demonstrarea teoremelor în logica propoziţională: metode semantice şi sintactice. Principiul rezoluţiei în logica propoziţiilor. Scrierea predicatelor din logica predicatelor sub formă de clauze. Unificarea predicatelor. Diferite tipuri de rezoluţie în calculul predicatelor.

9. Principiile programării logice. Programele logice: definiţia formală. Ilustrarea backtracking-ului. Controlul backtracking-ului folosind predicatele CUT, FAIL, NOT.

Metode de predare-invatare interactive.

Dialogul.

Problematizarea.


Problematizarea, argumentarea.

Sintetizarea/ esenţializarea informaţiilor.


Generalizarea.

Bibliografie:


176

2. Amit Konar, Artificial intelligence and soft computing, CRC Press, 1999.

3. Doina Tătar, Inteligenţa artificială: aplicaţii în prelucrarea limbajului natural, editura Albastră, 2002.




1. Introducere in inteligenta artificiala. LISP ca limbaj de programare folosit in inteligenta artificiala. Introducere in LISP.

2. Metode de cautare inteligenta. Metode generale de cautare a solutiei pentru probleme: cautarea in adancime, cautarea pe nivel, cautarea iterativa in adancime. Metode de cautare euristica: calirea simulata, algoritmul A*, procedura alfa-beta, etc. Implementarea metodelor de cautare in Lisp.

3. Incertitudinea si imprecizia in inteligenta artificiala. Metode probabiliste, metodele bazate pe multimile si relatiile vagi, metodele bazate pe schema lui Pearl si pe teoria lui Dempster-Shefer. Implementarea metodelor respective in Lisp.

4. Tehnici de invatare automata. Modele de învăţare supervizată. Modele de învăţare nesupervizată. Tehnici combinate de învăţare. Învăţarea prin programarea logică inductivă.

5. Învăţarea automată prin reţele neuronale. Reţele neuronale biologice şi artificiale. Învăţarea automată folosind reţelele neuronale. Modelul ADALINE. Modelul Hopfield. Reţele neuronale fuzzy. Implementarea in Lisp.

6. Elemente de algoritmi genetici. Schema algoritmului genetic. Explicaţiile deterministe şi stocastice ale algoritmilor genetici. Aplicarea algoritmilor genetici în probleme de optimizare, în învăţarea automată, în căutări inteligente. Implementare in Lisp.

7. Demonstrarea automata a teoremelor. Definiţii formale. Demonstrarea teoremelor în logica propoziţională: metode semantice şi sintactice. Principiul rezoluţiei în logica propoziţiilor. Scrierea predicatelor din logica predicatelor sub formă de clauze. Unificarea predicatelor. Diferite tipuri de rezoluţie în calculul predicatelor. Implementare in Prolog.

Metode de predare-invatare interactive.

Dialogul.

Problematizarea.


Problematizarea, argumentarea.

Lucrul in grup


Generalizarea.

177

Bibliografie:


2. Amit Konar, Artificial intelligence and soft computing, CRC Press, 1999.

3. Doina Tătar, Inteligenţa artificială: aplicaţii în prelucrarea limbajului natural, editura Albastră, 2002.




Pregatirea studentilor pentru o profesie in domeniul modelarii problemelor prin metode elaborate in cadrul inteligentei artificiale si care contribuie la solutionarea empirica a problemelor din lumea reala in timp util.

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 45%


Cunoasterea, elaborarea, si implementarea unui sistem de cautare inteligent.

178

FMI.Info.III.2.08 - TEHNICI DE OPTIMIZARE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Tehnici de optimizare











Tutorial 10

Examinari 4

Alte activitati


179




4.1 de curriculum Analiza Numerica

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de calculatoare; existenta unui CAS (MatLab)


Com

pete

nte

prof

esio

nale



Dezvoltarea si întretinerea aplicatiilor informatice folosind mediul de programare MatLab

Com

pete

nte

tran

sver

sale




7.1 Obiectivul general al disciplinei Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar.

Prezentarea unor fprobleme de optmizare.

Analiza computerizata a unor modele matematice.


7.2 Obiectivele specifice Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice. Realizarea componentelor informatice pentru o aplicatie dedicata de complexitate medie.

8. Continuturi

180


Probleme de optimizare.

Preliminarii. Motivatie.

Sisteme de egalitati liniare. Sisteme de inegalitati liniare.


Problematizarea

4 ore

Metode directe pentru probleme de optimizare.

Norme vectoriale si matriceale.

Matrice ortogonale. Proprietati. Transformarile fundamentale Householder si Givens.

Desccompuneri matriceale (descompunerea SVD, descompunerea QR). Motoare de cautare.

Pseudoinversa Moore-Penrose pentru o matrice arbitrara.




10 ore

Metode iterative pentru probleme de optimizare.

Metode bazate pe proiectii pentru sisteme de egalitati liniare. Proiectii in Rn. Metoda Kazmarz, metoda Cimmino, metoda Jacobi-Elfving, metodele Jacobi, Richardson, SOR si Gauss-Seidel.

Metode bazate pe proiectii pentru sisteme de egalitati liniare. Algoritmii Hildreth, Censor-Lent si algoritmul lui Han.

Metode de tip gradient. Metoda gradientului cu pas optimal, metoda gradientilor conjugati.

Retele neuronale.

Dialogul


Problematizarea


Generalizarea

Conversatia

14 ore


Bibliografie




181



6. E. Pelican, L.Lita, Algoritmi pentru recunoastere faciala, MatrixRom, Bucuresti 2015; 200 pp; ISBN 978 - 606 – 25 – 0141 - 9.


8. https://sites.google.com/site/elapelican/home/teaching/tehnici-de-optimizare (curs si laboratoare aferente)

9. Popa C., Iterative methods for linear least-squares problems, Monografii Matematice nr.77, Universitatea de Vest, Timisoara, 2003.


Probleme de optimizare.

Preliminarii. Motivatie.

Sisteme de egalitati liniare. Sisteme de inegalitati liniare.


Problematizarea

4ore

Metode directe pentru probleme de optimizare.

Norme vectoriale si matriceale.

Matrice ortogonale. Proprietati. Transformarile fundamentale Householder si Givens.

Desccompuneri matriceale (descompunerea SVD, descompunerea QR). Motoare de cautare.

Pseudoinversa Moore-Penrose pentru o matrice arbitrara.



8ore

Metode iterative pentru probleme de optimizare.

Metode bazate pe proiectii pentru sisteme de egalitati liniare. Proiectii in Rn. Metoda Kazmarz, metoda Cimmino, metoda Jacobi-Elfving, metodele Jacobi, Richardson, SOR si Gauss-Seidel.

Metode bazate pe proiectii pentru sisteme de egalitati liniare. Algoritmii Hildreth, Censor-Lent si algoritmul lui Han.

Dialogul


16 ore

182

Metode de tip gradient. Metoda gradientului cu pas optimal, metoda gradientilor conjugati.

Retele neuronale

Bibliografie






6. E. Pelican, L.Lita, Algoritmi pentru recunoastere faciala, MatrixRom, Bucuresti 2015; 200 pp; ISBN 978 - 606 – 25 – 0141 - 9.


8 https://sites.google.com/site/elapelican/home/teaching/tehnici-de-optimizare (curs si laboratoare aferente)

9. Popa C., Iterative methods for linear least-squares problems, Monografii Matematice nr.77, Universitatea de Vest, Timisoara, 2003.



10. Evaluare





20%+40%


183


Rezolvarea de probleme de optimizare specifice notiunilor predate. Nota la examen sa fie minim 5.

184

FMI.Info.III.1.11 - ALGORITMI IN ACTUARIAT FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algoritmi in Actuariat

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Vernic Raluca

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Vernic Raluca









Tutorial 2

Examinari 2

Alte activitati


185




4.1 de curriculum Probabilitati si statistica; Algoritmi

4.2 de competente -



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de calculatoare


Com

pete

nte

prof

esio

nale


Analiza datelor si a modelelor din actuariat.

Implementarea și documentarea de unități de program în limbaje de programare de nivel înalt şi folosirea eficientă a mediilor de programare.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Executarea unor sarcini profesionale complexe, în condiţii de autonomie şi de independenţă profesională, implicand detectarea si rezolvarea problemelor conexe aparute in elaborarea modelelor actuariale.



7.1 Obiectivul general al disciplinei Utilizarea instrumentelor informatice in context interdisciplinar. Familiarizarea cu noţiunile de bază şi principalii termeni din actuariat.

7.2 Obiectivele specifice Analiza datelor si a modelelor din actuariat.

Utilizarea modelelor si instrumentelor informatice si matematice pentru rezolvarea problemelor specifice domeniului actuariat.

Realizarea componentelor informatice pentru o aplicatie dedicata de complexitate medie.

8. Continuturi

186


Concepte de bază în matematica actuariala Expunere 1 ora

Modelul individual si cel colectiv Expunere, conversatie 2 ore

Analiza frecventei de producere a daunelor – metode statistice

Expunere, studiu de caz 2 ore

Analiza statistică a costurilor daunelor Expunere, studiu de caz 2 ore

Valoarea totală a daunelor – modelul colectiv, metode de calcul

Expunere, curs interactiv

3 ore

Probabilitatea de ruina Expunere, studiu de caz 2 ore

Simularea procesului de ruină. Modalităţi de reducerea probabilităţii de ruină.

Expunere, studiu de caz 2 ore

Bibliografie

1. Burlacu V., Cenusa Gh. (2000) - Matematici financiare si actuariale. Ed. Teora, Bcuresti. 2. Purcaru, I. (1994) – Matematica si Asigurari. Editura Economica. 3. Klugman, S.A.; Panjer, H.H.; Willmot, G.E. (1998) - Loss Models: from Data to Decisions. Wiley, New York. 4. Vernic, R. (2004) – Matematici Actuariale. Editura Adco, Constanţa.


Analiza frecventei de producere a daunelor – metode statistice de modelarea datelor numerice

Algoritmizare, programare 2 ore

Analiza statistică a costurilor daunelor - ajustarea unei repartiţii teoretice la date numerice


Valoarea totala a daunelor - Repartiţii compuse. Formule recursive specifice (Panjer). Construcţia repartiţiilor aritmetice. Metode de inversare. Simulare.


Probabilitatea de ruina - calcul exact, aproximativ, simulare Exercitii, algoritmizare, programare

4 ore

Bibliografie

1. Burlacu V., Cenusa Gh. (2000) - Matematici financiare si actuariale. Ed. Teora, Bcuresti. 2. Purcaru, I. (1994) – Matematica si Asigurari. Editura Economica. 3. Klugman, S.A.; Panjer, H.H.; Willmot, G.E. (1998) - Loss Models: from Data to Decisions. Wiley, New York. 4. Vernic, R. (2004) – Matematici Actuariale. Editura Adco, Constanţa.


187

Pregatirea studentilor pentru o profesie de analist-programator in domeniul asigurari sau o profesie de cercetator in matematica-informatica, precum si pentru a face fata exigentelor unor programe de masterat in matematica aplicata sau economica.

10. Evaluare




Oral; efectuarea temelor pe calculator 45%

Colocviu Nota examinare 50%


Rezolvarea de probleme actuariale si financiare specifice notiunilor predate. Nota la colocviu sa fie minim 5.

188

FMI.Info.III.1.13 - ALGORITMI DE CALCUL STIINTIFIC (RECUNOSTEREA FETELOR SI CIFRELOR)

FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Algoritmi de Calcul Stiintific



2.4 Anul de studiu 3 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare C 2.7 Regimul disciplinei Optional II








Tutorial 6

Examinari 2

Alte activitati

189





4.1 de curriculum MatLab si crearea de interfete grafice in MatLab

4.2 de competente -


5.1 de desfasurare a cursului Sala de curs disponibila echipata cu proiector (daca este posibil)

5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de calculatoare cu softul MatLab instalat


Com

pete

nte

prof

esio

nale

Descrierea corectă a algoritmilor pentru recunoașterea de fețe și cifre. Dezvoltarea codului sursă corespunzător în MatLab. Dezvoltarea unui proiect de complexitate medie.

Com

pete

nte

tran

sver

sale




7.1 Obiectivul general al disciplinei Ințelegerea, adaptarea și punereaa în aplicare a algoritmilor de dificultate medie și mare pentru probleme de recunoaștere formelor.


7.2 Obiectivele specifice Cunoașterea metodelor clasice de recunoaștere a fețelor și cifrelor. Utilizarea modelelor informatice și a instrumentelor pentru rezolvarea problemelor specifice. Crearea unei aplicatii de dimensiuni medii și dificultate medie pentru subiectul aferent.

8. Continuturi

190


Motivatia. Definirea problemei studiate. Problema reducerii dimensionalitatii. Alegerea unei metrici. Criterii de performanta.


Problematizarea

1 ora

Algoritmi de tip Nearest neighbour Algoritmul Nearest Neighbour (NN) Algoritmul k-Nearest Neighbour (kNN).


1 ora

Algoritmul Eigenfaces Vectori si valori proprii Analiza Componentelor Principale (PCA) Descompunerea in Valori Singulare (SVD) Algoritmul Eigenfaces (clasic) Algoritmul Eigenfaces cu reprezentanti de clasa Alti algoritmi de tip proiectiv Algoritmul Lanczos Algoritmul Lanczos Extins cu Bidiagonalizare (E-lanbi) Customized Orthogonalization via Deflation Algorithm (COD) Algoritmi bazati pe tensori Higher Order SVD (HOSVD) Modurile de inmultire Tensor-Matrice Algoritmi bazati pe tensori pentru recunoasterea fetelor si cifrelor Algoritmi din inteligenta artificiala (ILA, AdaBoost)


Dialogul. Interactiunea, problematizarea, argumentarea

6 ore

4 ore

2 ore


Bibliografie 1. E. Pelican, L.Lita, Algoritmi pentru Recunoasterea fetelor, MatrixRom, Bucuresti 2015; 200 pp; ISBN 978 - 606 – 25 – 0141 - 9. 2. E. Pelican, C.R. Cristea, Playing with GUIs in MatLab, (in English), Lambert Academic Publishing 2011 3. E. Pelican, Numerical Analysis. Complements, Exercices and Problems, Programs (MATLAB) (in Romanian), Editura MatrixRom, Bucharest 2006 4. www.univ-ovidius.ro/avizier 5. http://sites.google.com/site/elapelican/teaching 6. www.matlabcentral.com


191

Motivatia. Definirea problemei studiate. Problema reducerii dimensionalitatii. Alegerea unei metrici. Criterii de performanta.


1 ora

Algoritmi de tip Nearest neighbour Algoritmul Nearest Neighbour (NN) Algoritmul k-Nearest Neighbour (kNN).


Algoritmul Eigenfaces Vectori si valori proprii Analiza Componentelor Principale (PCA) Descompunerea in Valori Singulare (SVD) Algoritmul Eigenfaces (clasic) Algoritmul Eigenfaces cu reprezentanti de clasa

Polinoame spline cubice, B-spline. Polinoame spline rationale neuniforme


4 ore

Alti algoritmi de tip proiectiv Algoritmul Lanczos Algoritmul Lanczos Extins cu Bidiagonalizare (E-lanbi) Customized Orthogonalization via Deflation Algorithm (COD)


2 ore

Algoritmi bazati pe tensori Higher Order SVD (HOSVD) Modurile de inmultire Tensor-Matrice Algoritmi bazati pe tensori pentru recunoasterea fetelor si cifrelor


3 ore

Algoritmi din inteligenta artificiala (ILA, AdaBoost)


2 ore

Bibliografie 1. E. Pelican, L.Lita, Algoritmi pentru Recunoasterea fetelor, MatrixRom, Bucuresti 2015; 200 pp; ISBN 978 - 606 – 25 – 0141 - 9. 2. E. Pelican, C.R. Cristea, Playing with GUIs in MatLab, (in English), Lambert Academic Publishing 2011 3. E. Pelican, Numerical Analysis. Complements, Exercices and Problems, Programs (MATLAB) (in Romanian), Editura MatrixRom, Bucharest 2006 4. www.univ-ovidius.ro/avizier 5. http://sites.google.com/site/lacramioaralita 6. www.matlabcentral.com



192

10. Evaluare





20%+40%



Rezolvarea de probleme de aproximare specifice notiunilor predate. Nota la examen sa fie minim 5.

193

FMI.Info.III.2.14 - PRELUCRAREA IMAGINILOR FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Prelucrarea imaginilor

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Eugen Zaharescu

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Eugen Zaharescu









Tutoriat 12

Examinari 2

Alte activitati -

194

3.7 Total ore studiu individual -




4.1 de curriculum Cursuri de licenta:

4.2 de competente analiza matematica, algebra liniara, geometrie computationala; programare (C, Matlab)



5.2 de desfasurare a seminarului/laboratorului Sala de laborator


Com

pete

nte

prof

esio

nale

Elaborarea de proiecte de cercetare, utilizand inovativ un spectru variat de metode cantitative si calitative.

Utilizarea integrata a aparatului conceptual si metodologic, in situatii incomplet definite, pentru a rezolva probleme teoretice si practice noi.

Cunoasterea aprofundata a ariei de speializare a cursului si, in cadrul acesteia, a dezvoltarilor teoretice, metodologice si practice, precum si a limbajului specific cursului.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Autocontrolul procesului de invatare, diagnoza nevoilor de formare, analiza reflexiva a propriei activitati profesionale.

Executare unor sarcini profesionale complexe, in conditii de autonomie si de independenta profesionala.


7.1 Obiectivul general al disciplinei insusirea metodelor moderne de reconstructie a imaginilor digitale.

7.2 Obiectivele specifice Insusirea metodelor moderne de analiză şi prelucrare a imaginilor digitale incluzând cele mai moderne metode de îmbunăţire, filtrare, compresie şi reconstrucţie a imaginilor. Un capitol important este alocat analizei şi prelucrării morfologice a imaginilor cu aplicaţii în recunoaşterea formelor.

8. Continuturi


195

1. Îmbunătăţirea imaginilor. Îmbunătăţirea imaginilor prin prelucrarea punctelor. Filtre spaţiale (în domeniul spaţial). Îmbunătăţirea imaginilor în domeniul frecvenţă. Îmbunătăţirea imaginilor în reprezentare logaritmică. Aplicaţii în imegistica medicală

Prelegere cu sintetizarea si esenţializarea informaţiilor

Problematizarea si conversatia

2. Filtrarea liniara a imaginilor; Filtrarea liniara de netezire; Filtrarea liniara de contrastare



3. Filtrarea neliniara a imaginilor; Filtrarea de ordine; Filtrulmedian; Filtrele de ordine ponderate si structurile multietaj; Filtre de ordine de domeniu; L-filtre.



4. Elemente de morfologie matematica; Transformari morfologice de baza; Erodarea morfologica; Dilatarea morfologica; Proprietatile erodarii si dilatarii; Transformari morfologice derivate; Deschiderea si închiderea; Transformarea Hit or Miss;

Extinderea morfologiei matematice la imagini cu nivele de gri si color



Bibliografie

Y. Censor, Z. Stavros, Parallel optimization: theory, algorithms and applications, "Numer. Math. and Sci. Comp." Series, Oxford Univ. Press, New York, 1997.

R. C. Gonzales, R. E. Woods – „Digital Image Processing", 2-nd Edition, Prentice Hall, 2002.

R. C. Gonzales, R. E. Woods, „Digital Image Processing Using MATLAB”- Prentice Hall, 2004 .

Popa C., Iterative methods for linear least-squares problems, Seria ''Monografii Matematice'', nr. 77, Universitatea de Vest, Timisoara, 2003.

J. Serra, „Image Analysis and Mathematical Morphology”. Academic Press, London, 1989.

P. Soille, „Morphological Image Analysis”. Springer-Verlag, 1999.

Vaughan, T., „Multimedia.Ghid practic”, Editura Teora, Bucureşti, 2002

C. Vertan, „Prelucrarea si analiza imaginilor”, Ed. Printech, Bucuresti, 2000


196

1. Îmbunătăţirea imaginilor. Îmbunătăţirea imaginilor prin prelucrarea punctelor. Filtre spaţiale (în domeniul spaţial). Îmbunătăţirea imaginilor în domeniul frecvenţă. Îmbunătăţirea imaginilor în reprezentare logaritmică. Aplicaţii în imegistica medicală

Dialogul, problematizarea

Alte metodele active şi interactive: discutii pe o tema data, referate

2. Filtrarea liniara a imaginilor; Filtrarea liniara de netezire; Filtrarea liniara de contrastare



3. Filtrarea neliniara a imaginilor; Filtrarea de ordine; Filtrulmedian; Filtrele de ordine ponderate si structurile multietaj; Filtre de ordine de domeniu; L-filtre.



4. Elemente de morfologie matematica; Transformari morfologice de baza; Erodarea morfologica; Dilatarea morfologica; Proprietatile erodarii si dilatarii; Transformari morfologice derivate; Deschiderea si închiderea; Transformarea Hit or Miss; Extinderea morfologiei matematice la imagini cu nivele de gri si color



Bibliografie

Y. Censor, Z. Stavros, Parallel optimization: theory, algorithms and applications, "Numer. Math. and Sci. Comp." Series, Oxford Univ. Press, New York, 1997.

R. C. Gonzales, R. E. Woods – „Digital Image Processing", 2-nd Edition, Prentice Hall, 2002.

R. C. Gonzales, R. E. Woods, „Digital Image Processing Using MATLAB”- Prentice Hall, 2004 .

C. Popa, Iterative methods for linear least-squares problems, Seria ''Monografii Matematice'', nr. 77, Universitatea de Vest, Timisoara, 2003.

J. Serra, „Image Analysis and Mathematical Morphology”. Academic Press, London, 1989.

P. Soille, „Morphological Image Analysis”. Springer-Verlag, 1999.

Vaughan, T., „Multimedia.Ghid practic”, Editura Teora, Bucureşti, 2002

C. Vertan, „Prelucrarea si analiza imaginilor”, Ed. Printech, Bucuresti, 2000


197

Pregatirea pentru insertia directa si imediata pe piata muncii; eventuala pregatire pentru abordarea unui program de doctorat in matematica sau informatica

10. Evaluare



Proiect pe o tema din continutul cursului 80%


20%

10.6 Standard minim de performanta itemii 1 – 2 din continutul cursului si seminarului.

198

FMI.Info.III.2.20 - TEHNICI DE SIMULARE FISA DISCIPLINEI








2.1 Denumirea disciplinei Tehnici de simulare

2.2 Titularul activitatilor de curs Conf. dr. Popescu Elena

2.3 Titularul activitatilor de seminar Conf. dr. Popescu Elena









Tutoriat 10

Examinari 4

Alte activitati


199




4.1 de curriculum -

4.2 de competente -





Com

pete

nte

prof

esio

nale

Utilizarea simulării pentru studiul comportamentului modelelor realizate si evaluarea performantelor. Identificarea modelelor si metodelor adecvate pentru rezolvarea unor probleme reale. Utilizarea adecvata a softurilor specifice. Interpretarea rezultatelor modelarii si simularii.

Insusirea tehnicilor de validare a modelelor.

Com

pete

nte

tran

sver

sale

Utilizarea eficienta a surselor de informare si a resurselor de comunicare ca si dezvoltarea lucrului in echipa, in cazul elaborarii modelelor complexe, ca implica analiza si predictia fenomenelor si proceselor studiate.


7.1 Obiectivul general al disciplinei Folosirea simulării digitale la proiectarea sistemelor, prin experienţe pe model cu diferiţi parametri de intrare. Studiul unor modele reprezentative, care să le formeze studentilor deprinderea de a elabora modele de aşteptare, modele de stocare, jocuri.

7.2 Obiectivele specifice Studentul va fi familiarizat cu metodele de baza de generare a numerelor aleatore (uniforme si neuniforme) cu ajutorul calculatorului si aplicarea lor la simularea sistemelor.

8. Continuturi


200

1. Generatori de numere aleatoare. Variabile aleatoare uniforme in cazul discret si continuu. Generatori de numere pseudo-aleatoare

2. Modele probabiliste uzuale. 3. Simularea variabilelor aleatoare neuniforme. Metoda inversarii.. Metoda compunerii si amestecarii. Algoritmi bazati pe legatura dintre repartitii ale variabilelor aleatoare.

4. Modelarea şi simularea sistemelor de aşteptare Exemple de sisteme de servire din diverse domenii (sisteme de operare, reţele de calculatoare, sisteme de comunicaţie, sisteme de transport, bănci, comerţ etc.). Modele de aşteptare (cu număr nelimitat sau limitat de clienţi admişi în sistem, cu populaţia din care provin clienţii finită).

Simularea unui sistem de servire cu priorităţi. Model de simulare pentru un sistem de aşteptare cu S staţii paralele.

5. Modelarea şi simularea proceselor de stocare

Modele deterministe de stocare. Procese de stocare cu cerere aleatoare. Modele de simulare a stocurilor.


Dialogul

Problematizarea

Conversatia

Simularea

Exercitiul


Bibliografie

1. I. Văduva, Modele de simulare, Editura Universităţii Bucureşti, 2004.

2. E. Popescu, Gh. Popescu, Cercetări operaţionale, Ovidius University Press, 1998.

3. N. Andrei, Modele, probleme de test pentru programarea matematică, E.T., Bucureşti, 2003.

4. G. Owen, Game theory, E.T. Bucharest, 1974.


1. Generatori de numere aleatoare.

Aplicaţii in Matlab, Statistics Toolbox .Variabile aleatoare uniforme in cazul discret si continuu. Generatori de numere pseudo-aleatoare.

2. Modele probabiliste uzuale. Aplicaţii in Matlab, Statistics Toolbox.

3. Simularea variabilelor aleatoare neuniforme.

Metoda inversarii.. Metoda compunerii si amestecarii. Algoritmi bazati pe legatura dintre repartitii ale variabilelor aleatoare. Generarea variabilelor aleatoare de repartiţie dată.

Problematizarea

Conversatia


201

4. Modelarea şi simularea sistemelor de aşteptare

Exemple de sisteme de servire din diverse domenii (sisteme de operare, reţele de calculatoare, sisteme de comunicaţie, sisteme de transport, bănci, comerţ etc.). Modele de aşteptare (cu număr nelimitat sau limitat de clienţi admişi în sistem, cu populaţia din care provin clienţii finită). Simularea unui sistem de servire cu priorităţi. Model de simulare pentru un sistem de aşteptare cu S staţii paralele.

5. Modelarea şi simularea proceselor de stocare

Modele deterministe de stocare. Procese de stocare cu cerere aleatoare. Modele de simulare a stocurilor.


Exercitiul

Bibliografie

1. .I. Văduva, Modele de simulare, Editura Universităţii Bucureşti, 2004.

2. E. Popescu, Gh. Popescu, Cercetări operaţionale, Ovidius University Press, 1998.

3. N. Andrei, Modele, probleme de test pentru programarea matematică, E.T., Bucureşti, 2003.

4. G. Owen, Game theory, E.T. Bucharest, 1974. R. Bourbonais, Econometrie, Dunod, 2000


Formarea aptitudinilor de analiza critica a problemelor de simulare.

10. Evaluare



Oral 5%



Nota examinare 55%



203

6.Perspective de dezvoltare profesională după absolvirea programului de studiu

Relevanta cognitiva si profesionala a programului de studiu este definita in functie de ritmul

dezvoltarii cunoasterii si tehnologiei din domeniul informaticii si de cerintele pietei muncii si ale

calificarilor corespunzatoare (programatori, administratori de reţele şi baze de date, specialişti în

tehnologii web, etc în cadrul unor companii software, medii economice şi de afaceri (bănci, societăţi

de asigurări), spitale, societati/firme cu profil tehnic, cercetatori si cadre didactice universitare in

domeniul Tehnologiei Informatiei). Experienta acumulata in cadrul acesti program de studiu, impreuna

cu efectuarea practicii in cadrul unor companii IT si cu elaborarea lucrarii de licenta, pot constitui

argumente suficiente in vederea motivarii absolventului programului de licenta Informatica sa isi

gaseasca usor un loc de munca conform calificarii sale sau înscrie la master sau doctorat sau sa urmeze

alte programe postuniversitare de dezvoltare profesională şi personală în acelaşi domeniu.

Proiectele de semestru care insotesc majoritatea disciplinelor de informatica din cadrul

programului de licenta Informatica asigura dezvoltarea la nivelul tanarului absolvent atat a capacitatii

de invatare, explorare, analiza si abstractizare a informatiei, a celei de adaptare, aplicare, transformare,

vizualizare si interpretare a acesteia prin intermediul tehnologiilor moderne, dar si a celei de proiectare

si inovare. Acestea vor asigura transformarea absolventului intr-o persoana activa in cadrul societatii,

cel putin in domeniul IT.

Proiectul „MATE-INFO.NET” Adaptarea programelor de studii universitare la Cadrul Naţional al

Calificărilor în Învăţământul Superior şi crearea unei reţele virtuale în vederea îmbunătăţirii

interacţiunii cu mediul de afaceri pentru a susţine dezvoltarea economică şi socială, își propune

îmbunătăţirea calităţii ofertelor educaţionale în învățământul superior, pentru 6 programe de studii din

domeniul Matematică/Informatică, prin acţiuni inovatoare destinate asigurarii calităţii procesului

educaţional şi adaptării lui la exigenţele pieţei muncii. Așadar, se urmăreşte îmbunătăţirea calității

formării studenţilor, dezvoltarea comunicării dintre mediul academic şi cel privat în domeniul

Matematică/Informatică, îmbunătăţirea serviciilor oferite studenţilor în scopul creşterii gradului de

204

integrare a studenţilor pe piaţa muncii, toate acestea vizând şi implicând în mod direct studenții din

cadrul Facultății de Matematică și Informatică.

In contextul proiectului „MATE-INFO.NET” au fost realizate patru studii si anume

1. Identificarea ofertei curricullare existente in Facultatile de Matematica si Informatica la nivel

de studii de licenta/masterat din universitati de referinta din Romania si din UE.

2. Analiza comparativa a Planurilor de invatamant propuse de FMI, Univ. Ovidius din

Constanta pentru cele 6 programe de studii vizate, in raport cu propunerile celorlalte

universitati pentru programe de studii similare.

3. Identificarea disciplinelor al caror continut trebuie adaptat conform cerintelor CNCIS.

4. Ajustarea, adaptarea curriculei celor 6 programe de licenta/ masterat vizate din domeniul

Matematica/Informatica pentru a raspunde abilitatilor tehnice cerute de angajatori.

In raport cu rezultatele acestor studii (compararea cu oferta educationala a facultatilor de profil din

tara si din UE, rezultatele chestionarelor la care au raspuns firme IT care au angajati absolventi ai

facultatii noastre), au fost propuse spre modificare o serie de continuturi de discipline studiate la cele 6

programe de studiu. In cele ce urmeaza ne vom referi la disciplinele din cadrul specializarii Informatica.

In cadrul proiectului „MATE-INFO.NET” disciplinele modificate (imbunatatite) in scopul adaptarii

la cerintele de pe piata muncii din cadrul programului de licenta Informatica sunt Algoritmi si structuri

de calcul I si II (ASD I si II), Geometrie computationala, Tehnici de Optimizare si Algoritmi de calcul

stiintific (recunoasterea fetelor si cifrelor).

Pentru disciplina ASD I (anul 1, semestrul 1) s-au adaugat exercitii si probleme specifice industriei

IT, pentru ASD II (anul 1, semestrul 2) s-a realizat o scurta introducere in POO si STL, s-au aprofundat

structurile de date de tip liste si arbori si, de asemenea, s-au introdus exercitii si probleme specifice

industriei IT.

Pentru disciplina Geometrie computationala (anul 2, semestrul 1) s-au adaugat algoritmi care

rezolva probleme practice cerute de industria IT, cu implementari in diverse limbaje de programare

cunoscute de studenti.

205

Pentru disciplina (optionala) Algoritmi de calcul stiintific - Recunoastere faciala si a cifrelor (anul

3, semestrul 1) care oricum rula doar de 3 ani si care este o disciplina care abordeaza probleme curente

si stringente din computer vision, fiind singulara in mediul academic din Romania, am introdus noi

algoritmi dedicati, cu precadere din zona de inteligenta artificiala. Proiectul, pentru verificare si notare,

este realizat de studenti folosind programul Matlab (licenta de sala). Proiectul este individual, fiecare

student construind o aplicatie de recunoastere faciala si/sau a cifrelor utilizand diversi algoritmi. Au

fost foarte interesati de acest proiect si evident, mult mai implicati in realizarea acestuia. Mai mult,

titularele de curs si laborator au editat un manual dedicat in special acestei discipline (E. Pelican,

L.Lita, Algoritmi pentru recunoastere faciala, MatrixRom, Bucuresti 2015; 200 pp; ISBN 978 -

606 – 25 – 0141 - 9). In continuare va prezentam cateva slide-uri din suportul de curs sau de laborator.

207

Pentru disciplina Tehnici de Optimizare din semestrul 2 s-au introdus doua capitole si anume:

motoare de căutare si apoi unul introductiv de reţele neuronale. Aceasta si deoarece unii algoritmi

folositi in semestrul 1 la recunoastere faciala pot si folositi si la motoare de cautare si pentru ca retelele

neuronale pot fi folosite si la probleme de optimizare (regresie liniara sau neliniara), dar si la

recunoasterea cifrelor. Prezentam in continuare cateva slide-uri sin suportul de curs si laborator.

• O unitate functionala (neuron) = un automat simplu, care primeste semnale de intrare (in forma numerica) si produce un semnal de iesire in forma numerica.

• Functionalitatea unitatilor depinde un set de parametrii ajustabili, numiti ponderi.

208

•

210

7.Chestionar de evaluare/calibrare asupra materialelor de invatare aferente unei discipline

211



CHESTIONAR DE EVALUARE/CALIBRARE ASUPRA

MATERIALELOR DE ÎNVĂŢARE AFERENTE DISCIPLINEI

…………………………………………………………….…

1. Informaţii personale 1.1 Nume, prenume: 1.2 Adresa: 1.3 Telefon: 1.4 E-mail:

2. Educaţie şi formare 2.1 Specializarea: 2.2 Anul de studii:

3. Percepţia studenţilor asupra propunerilor de îmbunătăţire a procesului educaţional aferent disciplinei 3.1 În ce măsură formaţiile de studiu sunt dimensionate pentru desfăşurarea eficientă a procesului

de învăţământ?

În totalitate În mare măsură Parţial În mică măsură Deloc

3.2 În ce măsură rezultă din orarul facultăţii pentru disciplina din programul de studiu posibilitatea desfăşurării normale a procesului de învăţământ?

212


3.3 În ce măsură sesiunile ştiinţifice, simpozioanele, conferinţele, mesele rotunde organizate în facultate sunt utile pregătirii ulterioare a studentului?


3.4 În ce măsură consideraţi că studenţii sunt informaţi despre posibilităţile de asistenţă financiară, despre modul de utilizare al taxelor?


3.5 În ce măsură resursele noilor tehnologii se regăsesc pe piaţa muncii?


3.6 În ce măsură dotarea laboratoarelor, echipamentele moderne corespund temelor abordate

în disciplina menţionată din programul de studiu aferent?


3.7 Cum apreciaţi calitatea bibliografiei propuse la disciplina menţionată şi contextul în cadrul

programului de studiu?

Excelentă Bună Acceptabilă Slabă

213

3.8 Cum apreciaţi relevanţa tematicii abordate la disciplina menţionată din punct de vedere al corelării conţinutului cu nivelul de pregătire al studenţilor în privinţa dezvoltării unei game largi de învăţare?

Excelentă Bună Acceptabilă Slabă

3.9 În ce măsură disciplina menţionată urmăreşte interdisciplinaritatea, coerenţa modulelor cu

alte discipline înrudite în domeniul de studiu evaluat?


3.10 Care este procentul de adaptabilitate al tehnicii de predare şi a materialului didactic la

disciplina menţionată în funcţie de nivelul studenţilor, timpul rămas raportat la viteza de derulare a cursului, gradul de interes manifestat de către studenţi în cadrul domeniului aferent?

3.11 În ce măsură disciplina menţionată îşi are locul în structura dezvoltării materiilor în timp

a domeniului de studiu evaluat?


3.12 Consideraţi că noul suport de curs propus pentru această disciplină aduce elemente noi faţă

de cel vechi?

Foarte Mic Mic Echilibrat Mare Foarte mare

DA

NU

214

În caz afirmativ, care ar fi acelea?

_________________________________________________________________________________

_________________________________________________________________________________

215

8.Chestionar privind studiile realizate in cadrul proiectului MATE-INFO.NET

216



CHESTIONAR PRIVIND STUDIILE REALIZATE ÎN CADRUL PROIECTULUI

MATE-INFO.NET

1. INFORMAŢII PERSONALE 1.1 Nume, prenume: 1.2 Adresa: 1.3 Telefon: 1.4 E-mail:

2. EDUCAŢIE ŞI FORMARE 2.1 Specializarea: 2.2 Anul de studii:

3. STUDIUL 1: Identificarea programelor din arii tematice similare sau apropiate de la universităţile de referinţă din UE şi Romania, prin studierea ofertei de studii, a disciplinelor, a syllabus-urilor şi cursurilor aferente. 3.1 Consideraţi oportună realizarea unui studiu comparativ între programele de studii ale

facultăţii noastre şi ale altor facultăţi de profil din ţară şi din UE?


3.2 Ce discipline care se studiază la facultăţile de profil din ţară şi care nu apar în planul de învăţământ al facultăţii noastre (specializarea voastră) aţi dori să le fi studiat/ să le studiaţi?

217

3.3 Ce discipline care se studiază la facultăţile de profil din UE şi care nu apar în planul de

învăţământ al facultăţii noastre (specializarea voastră) aţi dori să le fi studiat/ să le studiaţi?

3.4 Doriţi să urmaţi un program de master organizat de facultatea noastră? Dacă nu, precizaţi

care ar fi universitatea unde doriţi să urmaţi un astfel de program.

DA NU Nu este cazul

4. STUDIUL 2: Analiza privind nevoile pieţei in domeniile Matematică şi Informatică.

4.1 V-ar interesa perspectiva angajării la una din firmele prezentate în Studiul 2? (firme cu care

avem contract de colaborare)


4.2 Consideraţi că aceste parteneriate vor facilita găsirea unui loc de muncă după terminarea facultăţii?


4.3 Credeţi că abilităţile şi cunoştinţele dobândite pe parcursul facultăţii vă vor ajuta să vă dezvoltaţi competentele şi abilităţile cerute de angajatorii chestionaţi?


218

4.4 Consideraţi că procesul didactic va ajuta să vă dezvoltaţi abilităţile de lucru în echipa şi comunicare (împărţirea sarcinilor, respectarea termenelor limita etc.)?


5. STUDIUL 3: Analiză privind stabilirea relaţiei cu standardele ocupaţionale relevante

pentru domeniile Matematică şi Informatică.

5.1 La momentul actual care standard ocupaţional credeţi că se potriveşte direcţiei dumneavoastră de dezvoltare personală ?

5.2 În ce măsură credeţi că programele de studiu din cadrul Facultăţii de Matematică şi

Informatică furnizează o bază solidă pentru acoperirea cerinţelor standardului ocupaţional ales la întrebarea 5.1.


5.3 În ce măsură cunoştinţele dumneavoastră despre standardele ocupaţionale au determinat

alegerea programului de studiu la Facultatea de Matematică şi Informatică ?


6. STUDIUL 4: Identificarea actorilor pentru domeniile MATEMATICĂ şi INFORMATICĂ

inclusiv la nivel european, desfăşurarea unui focusgroup şi aplicarea unor chestionare cu scopul determinării potenţialilor colaboratori ai reţelei virtuale MATE-INFO.NET.

219

6.1 Consideraţi oportună chestionarea angajatorilor asupra percepţiei lor cu privire la cunoştinţele teoretice şi abilităţile practice dobândite de către absolvenţii Facultăţii de Matematică şi Informatică?

În totalitate În mare măsură În mică măsură Deloc

6.2 În ce măsură răspunsurile primite de la angajatorii chestionaţi în acest studiu v-au influenţat

evoluţia în cadrul pregătirii teoretice/practice?

În totalitate În mare măsură În mică măsură Deloc

6.3 În opinia dumneavoastră, care ar fi cele mai importante propuneri de adaptare şi îmbunătăţire

a procesului educaţional oferit unui student în cadrul Facultăţii de Matematică şi Informatică, Universitatea Ovidius din Constanţa?

Va rugăm să bifaţi 3 din cele 5 propuneri de mai jos.

Propuneri

Corelarea tuturor programelor de studii cu programe similare din ţară/

străinătate

Introducerea în planurile de învăţământ a mai multor discipline opţionale şi facultative

Stabilirea unor parteneriate care să faciliteze accesarea unor stagii de practică în firme/ instituţii de profil

Corelarea conţinutului disciplinelor cu probleme de actualitate din domeniul teoretic/practic

Corelarea metodelor de predare/evaluare la cerinţele şi nevoile identificate prin aceste studii în randul partenerilor reţelei MATE-INFO.NET ( universităţi/ angajatori)

Dacă aveţi alte propuneri de adaptare şi îmbunătăţire a ofertei educaţionale, vă rugăm să

completaţi aici

.........................................................................................................................................................

...............................................................................................................................................................

220

...............................................................................................................................................................

...............................................................................................................................................................

...............................................................................................................................................................

Ghid INFORMATICA final -...

Documents

Transcript of Ghid INFORMATICA final -...