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


Funcţia de tranziţie globală a unui automat celular


Clase de automate celulare prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul

Coduri ale automatelor celulare. Aspecte generale


Coduri ale automatelor celulare totalistice prelegerea, exemplificarea,

demonstratia, dialogul Coduri ale automatelor celulare semitotalistice


Coduri ale automatelor celulare simetrice prelegerea, exemplificarea, demonstratia, dialogul

Clasificări ale automatelor celulare. Clasificarea lui Wolfram


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


Modele celulare în criptografie exemplificarea, exercitiul, dialogul

Aplicaţii ale automatelor celulare în industrie


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


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.


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).


2 ore

C5.Algoritmi de identificare a șabloanelor (motivelor) în secvențe biologice. Variante bazate pe algoritmi de tip branch and bound și


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).


4 ore

C9. Baze de date biologice. Tehnici de cautare in bazele de date biologice. Arbori sufix.


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.


2 ore

C11. Analiza filogenetica. Arbori filogenetici. Metode de construire. Prelegere, exemplificare

2 ore

C12. Algoritmi aleatori. Aplicatii in bioinformatica (identificarea sabloanelor)


2 ore

C13. Predictia structurii tertiare a proteinelor. Modelul hidrofobic-hidrofilic si algoritmi de estimare a configuratiei optime.


2 ore

C14. Modele Markov cu stari invizibile si utilizarea lor in modelarea datelor biologice.


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)


L3. Identificarea sabloanelor (algoritmi de cautare exhaustiva, algoritmi greedy)


L4. Alinierea perechilor de secvente (aliniere globala, aliniere locala) Problematizare, dialog 2 ore

L5. Alinierea multipla a secventelor (construire arbori de ghidare, construire aliniere)


L6. Algoritmi de grupare a datelor (implementarea algoritmilor ierarhici si a celor partitionali)


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 •


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.


• 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



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%


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%


• 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


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


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


Lab 5: Invocarea metodelor de distanta (RMI)

Lab 6: NIO - I/O packages


Lab 7: Construirea serviciilor Web cu Eclipse WTP

Lab 8: Construirea automata a clientilor serviciilor Web cu Eclipse WTP


Lab 9: Programarea unui client a unui serviciu Web cu Eclipse WTP

Lab 10: Scrierea unui clinet a unui serviciu public


Lab 11: Cloud computing – servicii de infrastructura

Lab 12: Cloud computing – servicii software


Lab 13: Tehnologii Web 2.0 - compunere

Lab 14: Tehnologii Web 2.0 - sindicare


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


• 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%


• Capacitate de a scrie o aplicatie distribuita simpla. Intelegerea principiilor sistemelor distribuite

Data completării



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 •



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


•

10. Evaluare



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


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


• 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


10.4 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 •



• 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


•

10. Evaluare

Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota finală 10.4 Curs



•



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




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


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


•

10. Evaluare


10.4 Curs Examen scris 50%


Implementarea algoritmilor

Evaluare lucrari de laborator

50%

10.6 Standard minim de performanţă •

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


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


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


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


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


• 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%


• Capacitate de a scrie o aplicatie paralela simpla. Intelegerea principiilor calculului paralel

Data completării



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


4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • AI, Sisteme inteligente 4.2 de competenţe • Programare Java



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/


•

10. Evaluare


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%


• 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



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


4. Precondiţii (acolo unde este cazul) 4.1 de curriculum • 4.2 de competenţe •




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.


4. Algoritmi pentru controlul congestiei în subreţele.


5. Protocoale de securitate ale nivelului aplicaţie în reţele.


6. Securitatea în Internet: vulnerabilitatea reţelelor, protecţia transmisiei prin criptare, securitatea serviciilor Internet, securitatea prin


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.


9-10. Criptografia computaţională: Algoritmi criptografici cu cheie secretă


11. Algoritmi criptografici cu chei publice. Moduri de cifrare cu algoritmi simetrici


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

http://www.cybercash.com/

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%


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)



fiŞa disciplinei€¦ · 2.4 anul de studiu 1 2.5 ... (ore pe semestru al activităţilor...

Documents