FIŞA DISCIPLINEI€¦ · 2.4 Anul de studiu 1 2.5 ... (ore pe semestru al activităţilor...
Transcript of FIŞA DISCIPLINEI€¦ · 2.4 Anul de studiu 1 2.5 ... (ore pe semestru al activităţilor...
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timişoara
1.2 Facultatea / Departamentul Facultatea de Matematică şi Informatică / Departamentul de Informatică
1.3 Catedra - 1.4 Domeniul de studii Informatică 1.5 Ciclul de studii I – Studii universitare de master 1.6 Programul de studii / Calificarea Informatică (Inteligenţă Artificială şi Calcul Distribuit)
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Automate Celulare 2.2 Titularul activităţilor de curs Popovici Adriana 2.3 Titularul activităţilor de laborator Popovici Adriana 2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 2 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei DS
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3,0 din care: 3.2 curs 2,0 3.3 seminar/laborator 1,0 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42,0 din care: 3.5 curs 28,0 3.6 seminar/laborator 14,0 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 28,0 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 28,0 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 28,0 Tutoriat 28,0 Examinări 12,0 Alte activităţi…………………………………… - 3.7 Total ore studiu individual 124,0 3.8 Total ore pe semestru 166,0 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Medii de Proiectare şi Programare 4.2 de competenţe • cunoaşterea noţiunilor de bază ale programării structurate şi orientate obiect
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • amfiteatru
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului • sală de laborator dotată cu tablă, computer, videoproiector
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• C1: Însuşirea noţiunilor fundamentale despre automate celulare • C2: Capacitatea aplicării în practică a cunoştinţelor dobândite
Com
pete
nţe
trans
vers
ale
• CT1: Aplicarea regulilor de muncă riguroasă şi eficientă, manifestarea unor atitudini responsabile faţă de domeniul ştiinţific şi didactic, pentru valorificarea optimă şi creativă a propriului potenţial în situaţii specifice, cu respectarea principiilor şi a normelor de etică profesională
• CT2: Desfăşurarea eficientă şi eficace a activitaăţilor organizate în echipă • CT3: Utilizarea eficientă a surselor informaţionale şi a resurselor de comunicare şi formare
profesională asistată, atat în limba română, cât şi într-o limbă de circulaţie internaţională
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Însuşirea noţiunilor de bază despre automate celulare (evoluţie,
definiţii echivalente, configuraţii, tipuri, clasificări, modele aplicate în diverse domenii de cercetare)
7.2 Obiectivele specifice • Abilitatea de a modela diverse sisteme folosind automatele celulare
• Capacitatea de a implementa un model celular folosind un mediu de programare cunoscut
• Utilizarea noţiunilor teoretice în aplicaţii practice • Stabilirea de conexiuni cu alte discipline fundamentale
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii
Automate celulare. Istoric. Evoluţie prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Sisteme dinamice discrete prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Tipuri de vecinătăţi ale automatelor celulare
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Configuraţii prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Aspecte topologice ale automatelor celulare
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Funcţia de tranziţie globală a unui automat celular
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Clase de automate celulare prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Coduri ale automatelor celulare. Aspecte generale
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Coduri ale automatelor celulare totalistice prelegerea, exemplificarea,
demonstratia, dialogul Coduri ale automatelor celulare semitotalistice
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Coduri ale automatelor celulare simetrice prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Clasificări ale automatelor celulare. Clasificarea lui Wolfram
prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Clasificarea Čulik, Pachl şi Yu prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Clasificarea Gutowitz prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul
Bibliografie
1. S. Wolfram, “A new kind of science”, Wolfram Media Inc., 2002 2. M. Delorme, J. Mazoyer, “Cellular Automata: A Parallel Model”, MIA, Kluwer Academic Publisher
Group, 1998 3. A. Popovici, D. Popovici, “Sisteme dinamice discrete: Automate celulare”, Editura Universităţii de Vest,
2008
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii Modele celulare în biologie. Jocul Vieţii exemplificarea, exercitiul,
dialogul
Automate celulare şi algoritmi genetici exemplificarea, exercitiul, dialogul
Modelarea celulară a fenomenelor fizice exemplificarea, exercitiul, dialogul
Aplicaţii ale automatelor celulare în chimie
exemplificarea, exercitiul, dialogul
Procesare de imagini cu ajutorul automatelor celulare
exemplificarea, exercitiul, dialogul
Modele celulare în criptografie exemplificarea, exercitiul, dialogul
Aplicaţii ale automatelor celulare în industrie
exemplificarea, exercitiul, dialogul
Bibliografie
1. Jorg R. Weimar, “Simulation with cellular automata”, Logos-Verlag, Berlin, 1998
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice,
asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului Conţinutul disciplinei este în deplină concordanţă cu materialul predat în alte centre universitare din ţară. De asemenea el este corelat cu cerinţele pieţei muncii.
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs corectitudinea şi completitudinea cunoştinţelor acumulate
evaluare scrisă 30%
cunoaşterea unor exemple importante evaluare scrisă 20%
10.5 Seminar / capacitatea de a aplica în practică proiect 25%
laborator cunoştinţele dobândite participarea activă la ore evaluare orală 25%
10.6 Standard minim de performanţă • prezenţa la cursuri şi seminarii conform cerinţelor generale ale facultăţii • cunoaşterea noţiunilor fundamentale • capacitatea de a aplica în practică toate noţiunile şi abilităţile dobândite
Data completării
Semnătura titularului de curs
Semnătura titularului de laborator
Data avizării în departament Semnătura şefului departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timisoara 1.2 Facultatea / Departamentul Matematică și Informatică/ Informatică 1.3 Catedra 1.4 Domeniul de studii Informatică 1.5 Ciclul de studii Master 1.6 Programul de studii / Calificarea Inteligență artificială și calcul distribuit
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Biostatistică și Bioinformatică 2.2 Titularul activităţilor de curs Zaharie Daniela 2.3 Titularul activităţilor de seminar Zaharie Daniela 2.4 Anul de studiu II 2.5 Semestrul I 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei opt
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 28 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 28 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 70 Tutoriat 6 Examinări 6 Alte activităţi…………………………………… 3.7 Total ore studiu individual 138 3.8 Total ore pe semestru 180 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Algoritmică, Probabilități și Statistică, Programare 4.2 de competenţe • Cunoștințe de algoritmică și statistică la nivel de licenţă şi abilităţi de programare
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • Sala de curs
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului • Sala de laborator dotată corespunzător
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• abilitatea de a accesa baze de date biologice • capacitatea de identifica algoritmul/metoda adecvată pentru a prelucra un set de date
biologice • abilitatea de a implementa/adapta algoritmi specifici prelucrării datelor biologice
Com
pete
nţe
trans
vers
ale • Capacitatea de a desfăşura activitate de cercetare şi de a elabora rapoarte de cercetare pe o
tematică dată • Capacitatea de a lucra în echipă
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Familiarizarea cu tehnici şi metode specifice biostatisticii și
bioinformaticii
7.2 Obiectivele specifice • Furnizare cunoștințe privind conceptele din biologia
computațională și prelucrarea datelor biologice • Prezentare metode statistice de analiză a secvențelor ADN și a
secvențelor de aminoacizi • Prezentare algoritmi de identificare șabloane în secvențe
biologice, aliniere secvențe biologice, construire arbori filogenetici, predicție a structurii proteinelor
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii C1. Introducere în biologia moleculară. Noțiuni de baza. Dogma centrală a biologiei. Codul genetic.
Prelegere, exemplificare
2 ore
C2-3. Elemente de biostatistică. Repartiții discrete și continue utilizate în modelarea datelor biologice. Estimarea parametrilor. Teste statistice parametrice și neparametrice. Regresie liniară multiplă, regresie neliniară și regresie logistică.
Prelegere, exemplificare
2 ore
C4. Tehnici algoritmice utilizate in bioinformatica. Tehnici de căutare în spațiul soluțiilor (backtracking și branch and bound). Tehnica greedy. Tehnica programării dinamice. Tehnica divizării. Aplicații în bioinformatică (restriction mapping, partial digest problem).
Prelegere, exemplificare
2 ore
C5.Algoritmi de identificare a șabloanelor (motivelor) în secvențe biologice. Variante bazate pe algoritmi de tip branch and bound și
Prelegere, exemplificare
2 ore
greedy
C6-C8. Algoritmi de aliniere a perechilor de secvențe biologice: aliniere globală (algoritmul Needleman Wunsch) și aliniere locala (algoritmul Smith Waterman). Matrici de scor si tehnici de penalizare a gap-urilor. Tehnici euristice de aliniere și căutare (BLAST și FASTA). Aliniere multipla (algoritmul ClustalW).
Prelegere, exemplificare
4 ore
C9. Baze de date biologice. Tehnici de cautare in bazele de date biologice. Arbori sufix.
Prelegere, exemplificare
2 ore
C10. Gruparea datelor biologice. Algoritmi de grupare partitionali (kMeans) si ierarhici (aglomerativi). Algoritmi de grupare bazati pe grafuri si algoritmi pentru seturi mari de date.
Prelegere, exemplificare
2 ore
C11. Analiza filogenetica. Arbori filogenetici. Metode de construire. Prelegere, exemplificare
2 ore
C12. Algoritmi aleatori. Aplicatii in bioinformatica (identificarea sabloanelor)
Prelegere, exemplificare
2 ore
C13. Predictia structurii tertiare a proteinelor. Modelul hidrofobic-hidrofilic si algoritmi de estimare a configuratiei optime.
Prelegere, exemplificare
2 ore
C14. Modele Markov cu stari invizibile si utilizarea lor in modelarea datelor biologice.
Prelegere, exemplificare
2 ore
Bibliografie
1. W. Ewens, G.R. Grant – Statistical Methods in Bioinformatics, Springer, 2005 2. Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner – An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, Cambridge,
2004 3. R. Durbin, S. R. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison – Biological Sequence Analysis. Probabilistic models of
proteins and nucleic acids, Cambridge University Press, 2002 4. Jin Xiong, Essential of Bioinformatics, Cambridge Press, 2006 5. D. Zaharie - Biostatistică și bioinformatică, suport de curs in format electronic
(http://www.info.uvt.ro/~dzaharie/bioinfo2012/)
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii L1. Ilustrarea unor procese din biologia moleculara. Accesarea bazelor de date biologice. Familiarizare cu pachetele software utilizate
Problematizare, dialog 2 ore
L2. Prelucrari statistice asupra secventelor biologice (analiză distributii, analiza proprietăților de independență)
Problematizare, dialog 2 ore
L3. Identificarea sabloanelor (algoritmi de cautare exhaustiva, algoritmi greedy)
Problematizare, dialog 2 ore
L4. Alinierea perechilor de secvente (aliniere globala, aliniere locala) Problematizare, dialog 2 ore
L5. Alinierea multipla a secventelor (construire arbori de ghidare, construire aliniere)
Problematizare, dialog 2 ore
L6. Algoritmi de grupare a datelor (implementarea algoritmilor ierarhici si a celor partitionali)
Problematizare, dialog 2 ore
L7. Analiza filogenetica Problematizare, dialog 2 ore
Bibliografie 1. http://web.info.uvt.ro/~dzaharie/bioinfo2013/lab
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
• Conţinutul este în concordanţă cu structura cursurilor similare de la alte universităţi şi acoperă aspectele principale privind utilizarea de metode și tehnici specifice bioinformaticii
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare
10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Cunoașterea principalelor modele statistice utilizate în biologie și a metodelor de analiză a datelor biologice
Examen scris în sesiunea de examene
20%
Identificarea corectă a instrumentului adecvat de analiză a unui set de date biologice
Prezentarea unui proiect
60%
10.5 Seminar / laborator
Utilizarea unor instrumente softwate adecvate si implementarea unor algoritmi specifici bioinformaticii
Aplicatii si teme de laborator
20%
10.6 Standard minim de performanţă
• Cunoașterea noțiunilor fundamentale din biostatistică și bioinformatică • Cunoașterea principalelor tipuri de prelucrări din bioinformatică (identificare șabloane, aliniere,
grupare, construire arbori filogenetici) • Utilizarea corectă a funcțiilor din modulele pentru bioinformatică din Matlab; accesarea bazelor de
date biologice
Data completării
Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMISOARA 1.2 Facultatea / Departamentul MATEMATICA-INFORMATICA/INFORMATICA 1.3 Catedra 1.4 Domeniul de studii STIINTE 1.5 Ciclul de studii MASTER 1.6 Programul de studii / Calificarea INTELIGENTA ARTIFICIALA SI CALCUL DISTRIBUIT
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei PROCESE SI MANAGEMENT IN INGINERIA SOFTWARE 2.2 Titularul activităţilor de curs Lect. Dr. Calin Sandru 2.3 Titularul activităţilor de seminar Lect. Dr. Calin Sandru 2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 2 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei Opt
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 14 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 10 Tutoriat 14 Examinări 18 Alte activităţi…………………………………… 3.7 Total ore studiu individual 24 3.8 Total ore pe semestru 98 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Inginerie Software, Management de Proiect 4.2 de competenţe •
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • sala cu video-proiector
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• Folosirea unor tool-uri pentru gestiunea activitatilor companiei de soft • Folosirea unor elemente pentru managementu proiectelor • Dobandirea unor abilitati in domeniul gestiunii configuratiilor programelor software
Com
pete
nţe
trans
vers
ale • Intelegerea modelelor de ciclu de viata software
• Integrarea diferitelor procese tehnice in modelele de ciclu de viata software • Integrarea proceselor de management cu cele tehnice
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Discutarea manierelor de integrare a diferitelor procese implicate
in ingineria software in raport cu modele de ciclu de viata software
7.2 Obiectivele specifice • Asimilarea unor elemente legate de PMI-PMBOK legate de management-ul scopului, timpului si calitatii
• Asimilarea caracteristicilor unor modele de ciclude viata software precum V-Model, RUP, SCRUM.
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii Proiecte software. Software engineering. Software Development. Project Management.
Prezentare cu diapozitive
Grupuri de procese in PMBOK Prezentare cu diapozitive Procese de dezvoltare. Analiza, Proiectare, Implementare, Depanare, Testare, Livrare.
Prezentare cu diapozitive 2 cursuri
Modele de ciclu de viata software. Prezentare cu diapozitive 3 cursuri Recapitulare partiala Prezentare cu diapozitive Abordarea bazata pe riscuri in dezvoltarea proiectelor. Studiu de caz.
Prezentare
Managementul de integrare. Managementul configuratiilor.
Prezentare cu diapozitive
Managementul scopului Prezentare cu diapozitive Managementul timpului Prezentare cu diapozitive Managementul calitatii Prezentare cu diapozitive Recapitulare finala. Bibliografie
J. Giarratano and G. Riley. EXPERT SYSTEMS: Principles and Programming, ed 3(1998) or ed 4 (2003), PWS.
S. J. Russel and P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice Hall, 1995.
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii Relatia scop-timp-cost-calitate. Dezbatere Investigatie asupra modelelor de ciclu de viata software.
Referat
Introducerea unui tool pentru gestiunea proceselor companiei de software
Identificarea riscurilor unui proiect software.
Elaborarea documentelor legate de managementul de integrare.
Realizarea unui plan de gestiune a scopului unui proiect.
Realizarea unui plan de gestiune a timpului unui proiect.
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
• Continutul favorizeaza integrarea studentilor in procese legate de dezvoltarea de software. Studentii sunt expusi la aspecte majore cu impact in ingineria software-ului (dezvoltare si management).
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare
10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Abilitatea de a identifica caracteristicile unui model de ciclu de viata software. Abilitatea de a evalua potrivirea unui model de viata software cu un proiect software dat. Abilitatea de a descrie planuri de scop si temporale
Examen scris 40%
10.5 Seminar / laborator
Abilitatea de a descrie si argumenta modele de viata software si folosirea lor. Abilitatea de a utilza tool-uri dedicate gestionarii proceselor intr-o companie de soft.
Proiecte. 60%
10.6 Standard minim de performanţă
• Cunoasterea principalelor caracteristici ale modelelor reprezentative pentru descrierea ciclului de viata a unui software
• Cunoasterea caracteristicilor de baza ale activitatilor tehnice implicate in dezvoltarea de software • Folosirea unor tool-uri specifice.
Data completării
01.10.2014
Semnătura titularului de curs
Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timisoara 1.2 Facultatea / Departamentul Matematica si Informatica/Informatica 1.3 Catedra - 1.4 Domeniul de studii Informatica 1.5 Ciclul de studii 2 1.6 Programul de studii / Calificarea Inteligenta artificiala si calcul distribuit
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Sisteme distribuite 2.2 Titularul activităţilor de curs Dana Petcu 2.3 Titularul activităţilor de seminar Dana Petcu 2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei O
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 28 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 12 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 16 Tutoriat 2 Examinări 4 Alte activităţi……………Proiect……………………… 44 3.7 Total ore studiu individual 108 3.8 Total ore pe semestru 42 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Retele de calculatoare, Programare, Arhitectura calculatoarelor 4.2 de competenţe • Programare
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • Sala cu video proiector si conexiune la Internet
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului • Laborator cu Java instalat
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• Insusirea notiunilor fundamentale legate de sisteme distribuite
• Dobandirea de abilitati pentru programarea sistemelor distribuite
• Programare distribuita
Com
pete
nţe
trans
vers
ale • Dezvoltarea profesionala si a increderii in capacitatile proprii prin prezenta
abilitatilor de intelegere si dezvoltarea sistemelor distribuite
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Stapanirea notiunilor fundamentala in sisteme distribuite 7.2 Obiectivele specifice • Dexteritate in crearea aplicatiilor distribuite
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de
predare Observaţii
Curs 1: Ce este un sistem distribuit? Tehnologii moderne pt. sisteme distribuite Prezentare
Curs 2: Design si Middleware. P2P Prezentare
Curs 3: Comunicare in modelul client-server . Grid Prezentare
Curs 4: Apel de procedura la distanta (RPC) . Calcul ominiprezent Prezentare
Curs 5: Comunicare in grup. Virtualizare Prezentare
Curs 6: Sincronizarea ceasurilor - partea 1. Arhitecturi bazate pe servicii Prezentare
Curs 7: Sincronizarea ceasurilor - partea 2. Servicii Web Prezentare
Curs 8: Excludere mutuala distribuita. XML si WSDL Prezentare
Curs 9: Impasul si tratarea acestuia. SOAP Prezentare
Curs 10: Alegeri. UDDI Prezentare
Curs 11: Toleranta esecurilor. REST Prezentare
Curs 12: Tranzactii atomice. Web 2.0 si aplicatii Web Prezentare
Curs 13: Modele ale sistemelor distribuite. Servici de date Prezentare
Curs 14: Sisteme in timp real. Servicii publice si comerciale Prezentare
Bibliografie 1. D.Petcu,V.Negru, Distributed processing (in Romanian), Ed. Univ. de Vest, Timisoara, 2002. 2. Joe Clabby, Web Services Explained: Solutions and Applications for the Real World, Prentice Hall PTR, 2002 3. Thomas Erl, Service-Oriented Architecture: Concepts, Technology, and Design, Prentice Hall PTR, 2005 4. Arno Puder, Kay Römer, Frank Pilhofer, Distributed systems architecture: a middleware approach, Elsevier,
2006 5. Andrew S. Tanenbaum, Distributed Operating Systems, Prentice Hall, 1994 8.2 Seminar / laborator Metode de
predare Observaţii
Lab 1: Socluri in Java. Socluri TCP
Lab 2: Streams, Readers si Writers pentru I/O
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 3: Socluri UDP
Lab 4: Expediere si receptionare de date codate
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 5: Invocarea metodelor de distanta (RMI)
Lab 6: NIO - I/O packages
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 7: Construirea serviciilor Web cu Eclipse WTP
Lab 8: Construirea automata a clientilor serviciilor Web cu Eclipse WTP
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 9: Programarea unui client a unui serviciu Web cu Eclipse WTP
Lab 10: Scrierea unui clinet a unui serviciu public
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 11: Cloud computing – servicii de infrastructura
Lab 12: Cloud computing – servicii software
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 13: Tehnologii Web 2.0 - compunere
Lab 14: Tehnologii Web 2.0 - sindicare
Dezvoltare programe de catre studenti
Bibliografie 6. Binildas CA, Malhar Barai, Vincenzo Caselli, Service Oriented Architecture with Java. Using SOA and web
services to build powerful Java applications, Packt Publishing Ltd., 2008 7. Kenneth L. Calvert, Michael J. Donahoo. TCP/IP sockets in Java : practical guide for programmers, 2nd ed.,
Elsevier, 2008 8. Naci Dai, Lawrence Mandel, Arthur Ryman, Eclipse Web tools platform developing Java Web applications,
Pearson Education, Inc., 2007 9. Jim Farley, Java Distributed Computing, O'Reilly, 1998 10. Robert Flenner, Michael Abbott, Toufic Boubez, Frank Cohen, Navaneeth Krishnan, Alan Moffet, Jan Graba,
An Introduction to Network Programming with Java, Springer, 2007 11. William von Hagen, Professional Xen Virtualization, Wiley Publishing, Inc., 2008 12. Brian Hochgurtel, Cross-Platform Web Services Using C# and Java, Charles River Media, 2003 13. Anthony T. Holdener, Ajax: The Definitive Guide, O'Reilly, 2008 14. John Paul Mueller, Mining Google Web Services: Building Applications with the Google API, Sybex, 2004 15. James Murty, Programming Amazon Web Services, O'Reilly, 2008 16. Ramesh Nagappan, Robert Skoczylas, Rima Patel Sriganesh, Developing Java Web Services: Architecting and
Developing Secure Web Services Using Java, Wiley Publishing Inc., 2003
17. Eric Newcomer, Greg Lomow, Understanding SOA with Web Services, Addison Wesley Professional, 2004 18. Rajam Ramamurti, Bilal Siddiqui, Frank Sommers, Java P2P Unleashed, Sams Publishing, 2002 19. Inderjeet Singh, Sean Brydon, Greg Murray, Vijay Ramachandran, Thierry Violleau, Beth Stearns, Designing
Web Services with the J2EE 1.4 Platform JAX-RPC, SOAP, and XML Technologies, Addison Wesley, 2004
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
• Foarte buna
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală 10.4 Curs Grad asimilare notiuni Examen scris 50%
10.5 Seminar / laborator Grad abilitate programare Verificare proiect 50%
10.6 Standard minim de performanţă
• Capacitate de a scrie o aplicatie distribuita simpla. Intelegerea principiilor sistemelor distribuite
Data completării
Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
SYLLABUS
1. Program data
1.1 University West University of Timisoara
1.2 Faculty / Department Faculty of Mathematics and Computer Science / Computer Science
Dept.
1.3 Chair 1.4 Study domain Computer Science 1.5 Cycle Master 1.6 Study program AIDC, IACD
2. Course data 2.1 Cource name Techniques for Scientific Research 2.2 Teacher - course Prof. Dr. Tudor Jebelean 2.3 Teacher – seminar / lab. Prof. Dr. Tudor Jebelean 2.4 Study year I IACD, AIDC, IS 2.5
Semester 1 2.6
Evaluation type
E 2.7 Course type
Compulsory
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 20 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 14 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 14 Tutoriat 5 Examinări 16 Alte activităţi…………………………………… 4 3.7 Total ore studiu individual 73 3.8 Total ore pe semestru 115 3.9 Numărul de credite 5
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Logic 4.2 de competenţe •
5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 de desfăşurare a cursului •
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
Formalizing mathematical statements, understanding formal text, and constructing logical proofs. Prepare and deliver scientific talks, scientific papers, articles and textbooks, find and study relevant scientific material, efficiently participate at scientific events.
Com
pete
nţe
trans
vers
ale
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Aquire the abilities of formalizing mathematical statements,
understanding formal text, and constructing logical proofs. 7.2 Obiectivele specifice • Train and learn how to prepare and deliver scientific talks,
scientific papers, articles and textbooks, how to find and study relevant scientific material, how to efficiently participate at scientific events.
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii Chapter 1. Proof Training.
1. Basis of mathematical logic, syntax, semantics.
2. Proof methods in mathematical logic, the natural proof style.
3. Proof situations, the main proof inference rules.
4. Examples from propositional logic. 5. Examples from predicate logic. 6. Construction of a simple theory:
defining equivalence relations and
Slide-uri
partitions. 7. Equivalence relations and partitions:
main properties. 8. Algorithmic examples: sum, reverse,
sorting. Unification: the logic and the algorithmic
approach.
Chapter 2. Scientific Communication.
1. Writing scientific papers: the main parts of an article.
2. Writing scientific papers: structuring the contents.
3. Preparation and delivery of a scientific presentation.
4. Finding and studying the literature relevant for a specific topic.
Efficient participation at conferences. Types of scientific cooperation.
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii VI.2. Exercises (if applicable)
VI.3. Laboratory sessions (if applicable)
VI.4. Topics for projects (if applicable)
Bibliografie Bruno Buchberger – Thinking, Speaking, Writing. Manuscript RISC-Linz, 1990
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare
10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Exam, collocutional exam, periodic verification
Written examination. 100%
] ] 10.5 Seminar / laborator
10.6 Standard minim de performanţă • general understanding of the material, ability to answer 50% of the questions.
Data completării Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
Anexa nr. 2
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest – Timișoara 1.2 Facultatea / Departamentul Matematică - Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul de studii Informatică 1.5 Ciclul de studii Master 1.6 Programul de studii / Calificarea ...
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Invățare Automată 2.2 Titularul activităţilor de curs Conf. Dr. Liviu Ciortuz 2.3 Titularul activităţilor de seminar Conf. Dr. Liviu Ciortuz 2.4 Titularul activităţilor de laborator Conf. Dr. Liviu Ciortuz 2.5 Anul de studiu I 2.6 Semestrul I 2.7 Tipul de evaluare M 2.8 Regimul disciplinei ...
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar 1 3.4 laborator - 3.5 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.6 curs 28 3.7 seminar 14 3.8 laborator - Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 12 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 12 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 12 Tutoriat 4 Examinări 2 Alte activităţi…………………………………… 3.7 Total ore studiu individual 36 3.8 Total ore pe semestru 1 78 3.9 Numărul de credite
4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum • Algoritmică, Analiză matematică, Probabilități și statistică 4.2 de competenţe •
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • Prezența obligatorie la 80% din ore
5.2 de desfăşurare a seminarului • Prezența obligatorie la 80% din ore
5.3 de desfăşurare a laboratorului • -
1 Numărul total de ore nu trebuie să depăşească valoarea (Număr credite) x 27 ore
6. Competenţele specifice acumulate C
ompe
tenţ
e pr
ofes
iona
le • Capabilitatea de a înțelege, a implementa și utiliza algoritmi de bază din domeniul clasificării
automate
Com
pete
nţe
trans
vers
ale • Capabilitatea de a lucra în paradigma “data-driven programming”: explorarea datelor, crearea
automată de modele, evaluarea modelelor. • Abilitatea de utilizare a instrumentelor matematice (analiză matematică, algebră,
probabilități, logică) pentru înțelegerea și analiza algoritmilor. • Capabilitatea de a rezolva probleme ale căror domeniu aparține altor discipline (de exemplu
bioinformatică, procesarea textelor, etc).
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Însușirea conceptelor de bază din domeniul învățării automate;
înțelegerea și folosirea unor tehnici standard din acest domeniu. 7.2 Obiectivele specifice • Înțelegerea algoritmilor de bază pentru crearea arborilor de
decizie (ID3), învățarea bazată pe memorare (k-NN), antrenarea rețelelor neuronale de tip “feed-forward” (retropropagare) și a mașini cu vectori suport. Înțelegerea algoritmilor de bază pentru clusterizare. Algoritmi de clasificare bayesiană și modele Markov ascunse. Aplicarea acestor algoritmi pe seturi relativ mici de date.
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii Noțiuni introductive de invățare automată Prezentare după slide-uri
Expunere la tablă Dialog cu studenții
Arbori de decizie idem Invățare bazată pe memorare idem Rețele neuronale de tip feed-forward idem Mașini cu vectori-suport idem Clusterizare idem Clasificare bayesiană idem Modele Markov ascunse Idem Bibliografie: - Machine Learning, Tom Mitchell, McGrawHill, 1997 - The top ten algorithms in data mining, Xindong Wu, Vipin Kumar, CRC Press, 2009 - articole științifice
8.2 Seminar Metode de predare Observaţii Exerciții și probleme la fiecare din capitolele predate
Lucru la tablă Teme de casă Programe (demo-uri)
8.3 Laborator - Bibliografie: - Culegere de exerciții și probleme de învățare automată, Liviu Ciortuz, Alina Munteanu, Elena Bădărău (draft), 2014 - An introduction to pattern recognition: A Matlab approach, Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas, Academic Press, 2010 - Machine learning with R, Brett Lantz, Pakt Publishing, 2013 - An introduction to statistical learning with applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Springer, 2013
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
• Conținutul disciplinei este coroborat cu ceruinețele posturillor din companii mari de IT.
10. Evaluare Tip activitate
10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare
10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs
Înțelegerea corectă a funcționării algoritmilor de învățare automată: 1. antrenare (cu crearea unui model al datelor) și 2. testare (aplicarea modelului). Capacitatea de a crea variante ale algoritmilor predați în funcție de diverse cerințe specifice.
Examen final (scris)
50%
10.5 Seminar
Aplicarea concretă a algoritmilor de bază din învățarea automată pe dataset-uri didactice. Demonstrarea diverselor proprietăți ale noțiunilor predate, precum și algoritmilor.
Exerciții la tablă
40%
10.6 Laborator
[Înțelegerea corectă a funcționării unor aplicații simple de invățare automată; elaborarea de extensii diverse.]
[Prezentare de demo-uri]
10%
10.7 Standard minim de performanţă • 30% din punctajul total
Data completării:
Titular curs (Semnătura):
Conf. Dr. Liviu Ciortuz
Data avizării în departament
Director departament (Semnătura):
Conf. Dr. Victoria Iordan
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest Timisoara 1.2 Facultatea / Departamentul Facultatea de Matematice si Informatica 1.3 Catedra Departamentul de informatica 1.4 Domeniul de studii Inofrmatica 1.5 Ciclul de studii MAster 1.6 Programul de studii / Calificarea aidc
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Workflow Technologies 2.2 Titularul activităţilor de curs Cicortas Alexandru 2.3 Titularul activităţilor de seminar Cicortas Alexandru 2.4 Anul de studiu M1 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare e 2.7 Regimul disciplinei o
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 20 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 20 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate 40 Tutoriat Examinări 4 Alte activităţi: proiect 40 3.7 Total ore studiu individual 120 3.8 Total ore pe semestru 146 3.9 Numărul de credite
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • 4.2 de competenţe •
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului •
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate
• Flow analyzis for complex processes • Using specific tools for workflow modeling • Designing and implementing software components for workflow control and execution
• U
sing
dom
ain
spec
ific
stan
dard
s and
te
chno
logi
es
Competenţe transversale • Developing capabilities for process analyzis from different domains • Team working abilities
• C
omm
unic
atio
n an
d w
orki
ng w
ith
expe
rts fr
om o
ther
do
mai
ns
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Usage of tools for complex systems design • Usage of standards and technologies concerning the workflow modeling • Developing software tools
for facilitating the process flow control
7.2
Obi
ectiv
ele
spec
ifice
• Workflow modeling with specific tools, BPMN 2.0 • Flow control and verification • Developing services for workflow execution
8. Conţinuturi
8.1 Curs Metode de predare Observaţii Processes, flows and activities Presentation and examples Interactive methods Workflow basics Presentation and examples Interactive methods WfMC standards, BPMN, BPEL Presentation and examples Interactive methods BPMN Introduction Presentation and examples Interactive methods BPMN Components:Swimlanes, flow and connecting objects: activities, events, gateways, sequence flows, message flows, data and artifacts
Presentation and examples Interactive methods
Activiti as BPMN Tool Presentation and examples Interactive methods Workflow patterns Presentation and examples Interactive methods Petri Nets basics Presentation and examples Interactive methods Workflow modeling with Petri Nets Presentation and examples Interactive methods Integration Presentation and examples Interactive methods Camel tool for integration Presentation and examples Interactive methods Interactions and human interaction Presentation and examples Interactive methods Case study Presentation and examples Interactive methods Workflow reengineering Presentation and examples Interactive methods Bibliografie 8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii Process example and its analyzis Documenting,examples and implementation BPMN basic components: activities, events, sequence flow
Documenting,examples and implementation
BPMN gateways, data ans artifacts Documenting,examples and implementation
Activiti task management Documenting,examples and implementation
Activiti modeler Documenting,examples and implementation
Activiti designer Documenting,examples and implementation
Activiti engine Documenting,examples and implementation
Case studies examples 1 Documenting,examples and implementation
Case studies examples 2 Documenting,examples and implementation
Camel context examples Documenting,examples and implementation
Camel containers examples Documenting,examples and implementation
Case studies 1 Documenting,examples and implementation
Case studies 2 Documenting,examples and implementation
Petri Nets examples 1 Documenting,examples and implementation
Bibliografie
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală 10.4 Curs
10.5 Seminar / laborator
10.6 Standard minim de performanţă
•
Data completării Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST TIMIŞOARA 1.2 Facultatea / Departamentul FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ 1.3 Catedra DEPARTAMENTUL DE INFORMATICĂ 1.4 Domeniul de studii INFORMATICĂ 1.5 Ciclul de studii MASTER 1.6 Programul de studii / Calificarea INTELIGENTA ARTIFICIALĂ ŞI CALCUL DISTRIBUIT
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Algoritmi sistolici 2.2 Titularul activităţilor de curs Mircea DRĂGAN 2.3 Titularul activităţilor de seminar Mircea DRĂGAN 2.4 Anul de studiu I 2.5 Semestrul 1 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei O
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 0/1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 3 din care: 3.5 curs 2 3.6 seminar/laborator 1 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 50 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 40 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 40 Tutoriat 4 Examinări Alte activităţi………Pregatire examen final…………………………… 16 3.7 Total ore studiu individual 150 3.8 Total ore pe semestru 36 3.9 Numărul de credite 5
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • 4.2 de competenţe • Abilitati de programare
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului •
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• C
ompe
tenţ
e tra
nsve
rsal
e •
7. Obiectivele disciplinei 7.1 Obiectivul general al disciplinei cunoasterea si intelegerea modelului teoretic de calcul şi aplicaţiile
acestuia în calculul simbolic
7.2 Obiectivele specifice - cunoasterea arhitecturilor dedicate si intelegerea conceptului VLSI
- proiectarea si implementarea algoritmilor sistolici in diverse domenii: aritmetica de baza, calcul matricial, calcul numeric si grafica
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de
predare Observaţii
1. Definiţii şi istoric: construcţia modelului, variante şi legătura cu alte modele (sisteme Lindenmayer); originea (von Neuman), motivaţia şi evoluţia modelului.
2. Proprietăţi fundamentale: variante neomogene, reducerea vecinătăţii, echivalenţa cu maşina Turing.
3. Algoritmi sistolici în aritmetica numerelor întregi: adunarea, înmulţirea (Atrubin), împărţirea, împărţirea exactă c.m.m.d.c.: aritmetica modulară.
4. Algoritmi sistolici in operatii cu polinoame. Algorimnul lui Euclid. 5. Algoritmi sistolici in calcul matricial 6. Algoritmi sistolici in teoria grafurilor 7. Algoritmi sistolici in procesare de imagini. 8. Algoritmi sistolici in grafica 9. Proiectarea circuitelor logice pentru implementarea algoritmilor
predare la tabla si uneori predarea asistata de calculator
sistolici. 8.2.1 Seminar Metode de predare Observaţii 8.2.2 Laborator 1. Lucrul cu un mediu de simulare: PARALLAXIS
2. Implementari sistolice pentru inmultire
3. Implementari sistolice pentru operatii cu matrici
4. Implementari sistolice pentru convolutie
5. Implementari sistolice pentru filtre finite
6. Implementari sistolice pentru operatii cu polinoame
7. Implementari sistolice pentru cautare
problematizarea, lucrări practice pe calculator
Bibliografie:
1. Brudaru, Octav şi Gâlea, Dan – Introducere în CALCULUL SISTOLIC, Ed. Academiei Române, 1994 2. Jebelean, T. – Systolic Multiprecision Arithmetic, Phd. Thesis, RISC Linz, 1994 3. Knuth, D. – Tratat de programarea calculatoarelor. Vol. 2. Algoritmi seminumerici, Editura Tehnică. 4. Kramer, M. şi Van Leeuwen, J. – Systolic Computation and VLSI, în Foundations of Computer Science, Part
1., Algorithms and Complexity, Amsterdam, 1983 5. Petkov, N. – Systolic Parallel Processing, in Advances in Parallel Computing, Volume 5, North-Holland, 1993
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Examen scris 50%
10.5 Seminar / laborator
Implementarea algoritmilor
Evaluare lucrari de laborator
50%
10.6 Standard minim de performanţă •
Data completării Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timisoara 1.2 Facultatea / Departamentul Matematica si Informatica/Informatica 1.3 Catedra - 1.4 Domeniul de studii Informatica 1.5 Ciclul de studii 2 1.6 Programul de studii / Calificarea Inteligenta artificiala si calcul distribuit
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Calcul paralel 2.2 Titularul activităţilor de curs Dana Petcu 2.3 Titularul activităţilor de seminar Dana Petcu 2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 2 2.6 Tipul de evaluare E 2.7 Regimul disciplinei O
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 28 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 12 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 16 Tutoriat 2 Examinări 4 Alte activităţi……………Proiect……………………… 44 3.7 Total ore studiu individual 108 3.8 Total ore pe semestru 42 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • Retele de calculatoare, Programare, Arhitectura calculatoarelor 4.2 de competenţe • Programare
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului • Sala cu video proiector si conexiune la Internet
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului • Conectivitate la cluster si sipercalculator
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• Insusirea notiunilor fundamentale legate de calcul paralel
• Dobandirea de abilitati pentru programarea paralela
• Programare paralela
Com
pete
nţe
trans
vers
ale • Dezvoltarea profesionala si a increderii in capacitatile proprii prin prezenta
abilitatilor de intelegere si dezvoltarea aplicatiilor ce utilizeaza calculul paralel
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Stapanirea notiunilor fundamentala in calcul paralel 7.2 Obiectivele specifice • Dexteritate in crearea aplicatiilor paralele
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de
predare Observaţii
Curs 1: Introducere: Calculatoare paralele, de ce calcul paralel, exemple de aplicatii, istorie scurta, a porta sau a nu porta. Performanta: surplus, metrice de performanta pentru sisteme paralele
Prezentare
Curs 2: Metrici de performanta pentru programe paralele: model analytic, timp de executie, surplus, acceleratie, eficienta, cost, granularitate, scalabilitate, analiza asimpotica a performantei
Prezentare
Curs 3: Arhitectura: organizare logica – taxonomia Flynn taxonomy, SIMD, MIMD, comunicare; organizare fizica – context istoric, memorie partajata versus memorie distribuita
Prezentare
Curs 4: Arhitecturi si modele: organizare fizica – clasificarea bazata pe raza, multicore, cluster, grid, tendinte; modele timpurii, PRAM
Prezentare
Curs 5: Modele: arhitecturi bazate pe fluxuri de date, arhitecturi sistolice, modelul circuit, modelul graf, LogP si LogGP; paradigma transmiterii de mesaje; nivele de paralelism
Prezentare
Curs 6: Paralelism implicit – parallelism la nivel de instructiune. Procesoare pipeline, vectoriale si superscalare
Prezentare
Curs 7: Coerenta cacheurilor in sistemele multiprocesor. Retele de interconectare – clasificare, topologii, evaluarea statica si dinamica a retelor de interconectare
Prezentare
Curs 8: Costuri de comunicare, mecanisme de rutare, tehnici de mapare, negocieri pentru raportul cost-performanta
Prezentare
Curs 9: Concurenta si Pasii in designul algoritmilor paraleli:: concurenta in programele paralele, abordarile pentru asigurarea concurentei, nivelele de baza pentru concurenta; sarcini, procese si procesoare; pasi de design, descompunere – exemple simple si clasificare
Prezentare
Curs 10: Descompunere si Orchestrare: recursiv, data, exploratoriu, speculativ si descompuneri hibride, orchestrare in modelele data-paralelm, spatiu de adresare partajat si transmitere de mesaje
Prezentare
Curs 11: Tehnici de mapare pentru balansarea incarcarii si metode de eliminare a surplusului: clasificarea maparilor, scheme pentru mapare statica, scheme pentru mapare dinamica, maximizarea datelor locale, suprapunerea calculelor cu interactiuni, replicare, interactiuni colective optimizate
Prezentare
Curs 12: Emulare, planificare, sabloane: emularea arhitecturilor, problema planificarii taskurilor, algoritmi de planificare, balansarea incarcarii; sabloane - descompunerea sarcinilor, descompunerea datelor, sarcini de grup si ordonare, partajarea datelor, evaluarea designului
Prezentare
Curs 13: Modele de algoritmi paraleli si algoritmi paraleli simpli: modele – date in paralel, graf de sarcini, gramada de sarcini, stapan-sclav, pipeline, hibride; aplicarea modelului de date in paralel, calcule bazate pe blocuri constructive; retele de sortare
Prezentare
Curs 14: Calcule paralele in analiza numerica: ecuatii neliniare, ecuatii neliniare, ecuatii diferentiale ordinare, dinamica computationala a fluidelor
Prezentare
Bibliografie 1. D.Petcu, Parallel processing (in Romanian), Editura Eubeea, Timisoara, 2001 2. Bahi J. M., Contassot-Vivier S., Couturier R., Parallel iterative algorithms: from sequential to grid computing,
Chapman & Hall/CRC, Taylor & Francis Group, 2008 3. Bruaset, Are Magnus, Tveito Aslak, Numerical Solution of Partial Differential Equations on Parallel
Computers, Springer, 2006 4. Culler David, Singh Jaswinder Pal, Gupta Anoop. Parallel Computer Architecture. A Hardware/Software
Approach, Morgan Kaufmann Publishers, 1997. 5. Grama Ananth, Gupta Anshul, Karypis George, Kumar Vipin. Introduction to Parallel Computing, Second
Edition, Addison Wesley, 2003 6. Kontoghiorghes Erricos J. Handbook of Parallel Computing and Statistics, Chapman & Hall/CRC, Taylor &
Francis Group, 2006 7. Lastovetsky Alexey L. Parallel Computing on Heterogeneous Networks, John Wiley & Sons, 2003 8. Mattson Timothy G., Sanders Beverly A., Massingill Berna L.Patterns for Parallel Programming, Addison-
Wesley Professional, 2004 9. Parhami Behrooz. Introduction to Parallel Processing. Algorithms and Architectures, Kluwer Academic
Publishers, 2002 10. Dana Petcu. Parallel Numerical Algorithms. Mathematical Monographs 60 & 61, Printing House of
University of Timisoara, 1996. 11. Dana Petcu. Parallelism in solving ordinary differential equations, Mathematical Monographs 64, Printing
House of University of Timisoara, 1998. 12. Petersen W. P., Arbenz P., Introduction to Parallel Computing, Oxford University Press, 2004 13. Wittwer Tobias. An Introduction to Parallel Programming, VSSD, Netherlands, 2006
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii Lab 1: OpenMP – Generalitati, mecanisme de baza si exemple simple
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 2: OpenMP – Operatii matriceale Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 3: OpenMP – Studii de performanta cu OpenMP Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 4: MPI – Generalitati, mecanisme de baza si exemple simple
Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 5: MPI – Operatii matriceale Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 6: MPI - Studii de performanta cu MPI Dezvoltare programe de catre studenti
Lab 7: MPI vs OpenMP Dezvoltare programe de catre studenti
Bibliografie 14. Hughes Cameron, Hughes Tracey. Parallel and Distributed Programming Using C++, Addison Wesley, 2003. 15. Karniadakis George E., Kirby Robert M. Parallel Scientific Computing in C++ and MPI, Cambridge University
Press, 2003. 16. Rohit Chandra, Ramesh Menon, Leo Dagum, David Kohr, Dror Maydan, Jeff McDonald, Parallel
Programming in OpenMP, Morgan, 2000 17. Barbara Chapman, Gabriele Jost, Ruud van van der Pas, Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel
Programming (Scientific and Engineering Computation), MIT Press, 2007
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
• Foarte buna
10. Evaluare Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală 10.4 Curs Grad asimilare notiuni Examen scris 50%
10.5 Seminar / laborator Grad abilitate programare Verificare proiect 50%
10.6 Standard minim de performanţă
• Capacitate de a scrie o aplicatie paralela simpla. Intelegerea principiilor calculului paralel
Data completării
Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior UNIVERSITATEA DE VEST TIMISOARA
1.2 Facultatea / Departamentul Matematica si Informatica / Informatica
1.3 Catedra 1.4 Domeniul de studii Informatica 1.5 Ciclul de studii Master 1.6 Programul de studii / Calificarea IACD, IS
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Sisteme multi-agent 2.2 Titularul activităţilor de curs Prof. Dr. Viorel Negru 2.3 Titularul activităţilor de seminar Prof. Dr. Viorel Negru 2.4 Anul de studiu I IS, IASTE; II IACD 2.5
Semestrul 2 2.6 Tipul de
evaluare E 2.7 Regimul
disciplinei Obl / IS Opt
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 20 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 14 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 24 Tutoriat 5 Examinări 16 Alte activităţi…………………………………… 4 3.7 Total ore studiu individual 73 3.8 Total ore pe semestru 125 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • AI, Sisteme inteligente 4.2 de competenţe • Programare Java
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului •
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate C
ompe
tenţ
e pr
ofes
iona
le - abilitatea de a identifica metodele de rezolvare a unor probleme complexe
- abilitatea de a analiza si proiecta o aplicatie MAS
- abilitatea de a implementa si testa aplicatii MAS
Com
pete
nţe
trans
vers
ale
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Abordarea unor probleme teoretice si experimentale legate de
calculul paralel si distribuit in Inteligenta Artificiala. 7.2 Obiectivele specifice • Dezvoltarea unor modele distribuite de tip multi-agent..
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii C1-2. Sisteme inteligente Slide-uri
C3. Rezlvarea distribuita a problemelor
C4-5. Algoritmi paraleli in IA. Paralelism in reprezentarea cunostintelor. Paralelizarea algoritmilor de compilare a regulilor. Paralelism in rationament.
C6. Sisteme bazate pe agenti
C7-9. Modelul blackboard. Sisteme expert distribuite. Moduri de cooperare. Tipuri de control in sistemele blackboard. Aplicatii.
C10-14. Modelul multi-agent. Pricipiile sistemelor multi-agent. Interactiune si cooperare. Tipuri de agenti. Actiune si
comportament. Comunicare. Colaborare si coordonare.
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii Paralelizarea unor componente din sistemele expert bazate pe reguli.
Dezvoltarea de aplicatii in: Clips, Jess, FuzzyJess, GBB, BBClips, JADE, OAA, Cougaar etc.
Bibliografie
1. Michael Wooldridge - An Introduction to Multi - Agent Systems, John Wiley & Sons, 2002 2. F. Bellifemine, G. Claire, D. Greenwood – Developing Multi-Agent Systems with Jade, John Wiley \&
Sons' 2007 3. S.Russel, P. Norvig - Artificial Intelligence. A Modern Approach, second edition, Prentice Hall, 2002 4. J. Ferber - Les systemes multi-agents. Vers une intelligence collective, InterEditions, 1995 5. M. dInverno - Understanding Agent Systems, Springer Verlag, second edition, 2004 6. M. Singh and M. Huhns. Readings in Agents. Morgan-Kaufmann Publishers, 1997. 7. M. P. Singh - Multiagent Systems - A theoretical Framework for Intentions, Know-How, and
Communications, Springer Verlag, 1994 8. J. M. Bradshaw - Software agents, MIT Press, 1997 9. G. Weiss, eds. Multi-Agent Systems. A modern approach to Distributed AI, The MIT Press, 1999. 10. G. F. Luger, W. A. Stubblefield - Artificial intelligence and the design of expert systems,
Benjammin/Cummings Pbs., 1998 11. T. Ishida - Parallel, Distributed and Multiagent Production Systems, Springer Verlag, 1994 12. R. Engelmore, T. Morgan - Blackboard systems, Addison Wesley, 1988 13. H. Kitano, J. A. Hendler - Massively Parallel Artificial Intelligence, 14. MIT Press, 1994 15. M. Watson - Intelligent Java applications for the Internet and intranets, Morgan Kaufmann, 1997 (sau
versiunea in romana, ed. ALL, 1999) 16. M. Wooldridge, N. R. Jennings - Intelligent agents: Theory and practice, Knowledge engineering review,
1995 17. *** IEEE - Intelligent systems 18. *** Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Kluwer Academic Pbs. 19. J. Giarratano, G. Riley - Expert Systems: Principles and Programming, PWS Pbs. Comp., ITP, 4th edition,
2005 20. Ernest Friedman-Hill - Jess in action. Java rule-based systems, Manning Publ. Co., 2003 21. http://www.ghg.net/clips/Version623.html 22. http://herzberg.ca.sandia.gov/jess/ 23. http://myri1.ieat.ro/mas/; http://www.cougaar.org/ 24. http://www.ai.sri.com/oaa/; http://jade.tilab.com/
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•
10. Evaluare
Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Verificarea cunostintelor teoretice si practice
Examen scris / Proiect / Refera sinteza
50%
Verificare periodica cunostinte curs Teste, Teme 20% ] ] 10.5 Seminar / laborator
Se vor verifica temele de laborator si a temele de casa
Teste pe calculator; Evaluare teme
30%
10.6 Standard minim de performanţă
• Curs: Capacitatea de a intelege conceptele de baza ale MAS. Capacitatea de a intelege principiile de baza ale programarii bazate pe agenti
• Laborator: Rezolvarea de probleme de nivel mediu
Data completării Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului
FIŞA DISCIPLINEI
1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest Timişoara 1.2 Facultatea / Departamentul Facultatea de Matematică şi Informatică 1.3 Catedra Departamentul de Informatică 1.4 Domeniul de studii Informatică 1.5 Ciclul de studii Master 1.6 Programul de studii / Calificarea INTELIGENTA ARTIFICIALA SI CALCUL DISTRIBUIT
2. Date despre disciplină 2.1 Denumirea disciplinei Arhitecturi si modele de securitate in retele 2.2 Titularul activităţilor de curs Conf. Dr. Iordan Victoria 2.3 Titularul activităţilor de seminar Conf. Dr. Iordan Victoria 2.4 Anul de studiu 1 2.5 Semestrul 2 2.6 Tipul de evaluare C 2.7 Regimul disciplinei Opt
3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1 Număr de ore pe săptămână 3 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 1 3.4 Total ore din planul de învăţământ 42 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 14 Distribuţia fondului de timp: ore Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 14 Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate / pe teren 10 Pregătire seminarii / laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 28 Tutoriat 18 Examinări 4 Alte activităţi…………………………………… 0 3.7 Total ore studiu individual 74 3.8 Total ore pe semestru 130 3.9 Numărul de credite 6
4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • 4.2 de competenţe •
5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1 de desfăşurare a cursului •
5.2 de desfăşurare a seminarului/laboratorului •
6. Competenţele specifice acumulate
Com
pete
nţe
prof
esio
nale
• Însușirea conceptelor de bază în rețele de calculatoare • Dezvoltarea abilităţilor de exploatare a unor echipamente incluse în reţele locale de
calculatoare pentru potenţiali utilizatori. C
ompe
tenţ
e tra
nsve
rsal
e • Îmbunătăţirea abilităţilor în utilizarea calculatoarelor și în administrarea rețelelor de calculatoare
7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei • Dobandirea de cunostinte pentru implementarea unor politici de
securitate in retelele de calculatoare si cunoasterea principalilor algoritmi de criptare a informatiilor.
7.2 Obiectivele specifice • Însuşirea algoritmilor de criptare simetrici/asimetrici • Cunoașterea mecanismelor de generare a cheilor publice/private și
a modului de administrare a acestora • Principiile de bază ale securității rețelelor
8. Conţinuturi 8.1 Curs Metode de predare Observaţii 1. Securitatea pe calculatoare şi în LAN-uri. Prelegere însoţită de
materiale în format electronic (PDF)
Se va pune accent şi se va stimula o co-participare activă din partea studenţilor
2. Securitatea nivelelor reţea şi transport în reţele.
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
3. Algoritmi de dirijare a pachetelor de date: algoritmi statici, algoritmi dinamici.
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
4. Algoritmi pentru controlul congestiei în subreţele.
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
5. Protocoale de securitate ale nivelului aplicaţie în reţele.
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
6. Securitatea în Internet: vulnerabilitatea reţelelor, protecţia transmisiei prin criptare, securitatea serviciilor Internet, securitatea prin
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
firewall, tratarea incidentelor de securitate. 7. Utilizarea schimbului de chei in sistemul
kerberos pentru sisteme distribuite. Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
8. Sisteme electronice de plăţi. Protocolul Secure Electronic Transaction (SET): caracteristici, criptografia sistemului SET.
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
9-10. Criptografia computaţională: Algoritmi criptografici cu cheie secretă
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
11. Algoritmi criptografici cu chei publice. Moduri de cifrare cu algoritmi simetrici
Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
12. Algoritmi moderni de criptare –AES, RSA Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
13-14. Administrarea cheilor in criptografie. Prelegere însoţită de materiale în format electronic (PDF)
Bibliografie 1. Lars Klander - Anti Hacker. Ghidul securitătii reţelelor de calculatoare”- Editura All Educational, 1998 2. Victor V. Patriciu, Ion Bica, Monica Pietroşanu-Ene, Costel Cristea – Securitatea Informatică în Unix şi
Internet, Ed. Tehnică, 1998 3. Harold F. Tipton, Micki Krause – Information Security Management Handbook, Auerbach Publications, CRC
Press LLc, 2000 4. Matt Curtin - Introduction to Network Security, 1997, http://www.interhack.net/pubs/network-security.pdf 5. www.cybercash.com 6. Stallings W.- Cryptography and Network Security, Principles and Practice –, Third Edition, Prentice Hall,
2003. 7. Shafi Goldwasser, Mihir Bellare - Lecture Notes on Cryptography, 2001 8. Jonathan Knudsen - Java Cryptography, Editura O’Reilly, 1998 8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observaţii
1. Algoritmi de criptare clasici - Codul Caesar - Codificări simple - Roata alfabetică - Pig Latin - Tabela Viginere - Tabela Porta - Codificări matrice - Codificări Bifid
Prelegere și exemplificare practică pe calculator
2. Algoritmi moderni de criptare - DES - Triplu DES - RC5 - AES - RSA
Prelegere și exemplificare practică pe calculator
Crearea de aplicaţii in C++, C# sau Java (la alegerea studentului) care implementeaza algoritmii de criptare prezentați
Lucrări practice pe calculator
Securitate: algoritmi de criptare Prelegere și exemplificare practică pe calculator
9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice,
asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului • Dezvoltarea abilităţilor de exploatare a reţelelor de calculatoare pentru potenţiali utilizatori. Piaţa muncii
locală, naţională sau europeană este în permanentă căutare de absolvenţi cu bune cunoştinţe în proiectarea unor rețele sigure.
10. Evaluare Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de
evaluare 10.3 Pondere din nota finală
10.4 Curs Lucrare scrisă – test grila si descriptiv- la care se evaluează cunoştinţele teoretice dobândite din tematica cursului şi a laboratorului.
Examen scris 40%
10.5 Seminar / laborator
Temele de la laborator Elaborarea unui referat din tematica securitatii de calculatoare Testarea continua pe parcursul semestrului - cunoştinţe pentru nota 5 – Efectuarea tuturor temelor de laborator - cunoştinţe pentru nota 10 – cunoaşterea tuturor elementelor predate la laborator
Probă practică pe calculator
30%
Realizarea unui proiect care implementează algoritmii de criptare prezentati la curs
30%
10.6 Standard minim de performanţă • Obţinerea notei minime 5(cinci) atât la evaluarea teoretică (curs) cât şi la cea practică (laborator)
Data completării Semnătura titularului de curs Semnătura titularului de seminar
Data avizării în catedră/departament Semnătura şefului catedrei/departamentului