Masteratul în Optimizare Computaţională are ca scop pregătirea absolvenţilor preponderent de profil informatic în sensul aprofundării
cunoştinţelor în domeniul optimizării. Programul se adresează absolvenţilor Facultăţii de Informatică, precum şi absolvenţilor de la specializări precum Automatizări şi Calculatoare, Matematică, Fizică, Informatică Economică.

Optimizarea computaţională este un domeniu care a fost iniţiat încă din anii ’40 şi care furnizează tehnici pentru modelarea şi rezolvarea unei game largi de probleme din lumea reală. Cuprinde subdomenii ca programare liniară, programare întreagă, programare convexă, optimizare stochastică, optimizare combinatorială. Datorită aplicabilităţii practice, domeniul s-a dezvoltat foarte mult atât pe partea teoretică cât şi practică. Probleme dificile, de dimensiuni mari din industrie, inginerie, economie, control optimal, transport, comunicaţii, medicină şi biologie pot fi modelate ca probleme de optimizare şi rezolvate prin tehnici specifice. Pentru rezolvarea problemelor de optimizare s-au dezvoltat atât metode clasice, deterministe, cât şi metode stochastice. Acest lucru a determinat apropierea domeniului de cel al Inteligenţei Artificiale.

Plan de studii 2019-2020 (versiune detaliată)

Anul 1 (Seria 2019-2021)

Semestrul 1Tehnici avansate de ingineria programării (7.5 ECTS, Pagina web a disciplinei)
Tehnologii Java (7.5 ECTS, Fişa disciplinei)
Cursuri opţionale: 2 din 3 (7.5 ECTS)
  Capitole speciale de inteligenţă artificială (Fişa disciplinei, Pagina web a disciplinei)
  Capitole avansate de reţele neuronale (Fişa disciplinei, Pagina web a disciplinei)
  Securitatea sistemelor de operare şi sisteme maliţioase (Fişa disciplinei)
Semestrul 2Capitole speciale de învăţare automată (7.5 ECTS, Fişa disciplinei)
Data mining (7.5 ECTS)
Metode inspirate din natură (7.5 ECTS)
Curs opţional (1 din 2) (7.5 ECTS)
  Calitatea sistemelor software (Fişa disciplinei, Pagina web a disciplinei)
  Aspecte pragmatice pentru ingineria serviciilor cloud: arhitecturi, procese şi practici

Anul 2 (Seria 2018-2020)

Semestrul 1Cercetări operaţionale (8 ECTS, Fişa disciplinei, Pagina web a disciplinei)
Curs opţional (1 din 2) (8 ECTS)
  Analiza bazelor mari de date (Fişa disciplinei)
  Blockchain – fundamente și aplicații
Cursuri opţionale (2 din 3) (7 ECTS)
  Analiza experimentală a algoritmilor (Fişa disciplinei, Pagina web a disciplinei)
  Procesarea digitală a imaginilor (Fişa disciplinei)
  Dezvoltarea aplicaţiilor Web (Pagina web a disciplinei)
Semestrul 2Etică și integritate academică (5 ECTS)
Practică profesională/cercetare (12 ECTS)
Elaborarea lucrării de disertație (13 ECTS, Fişa disciplinei)