Metodologia și etica cercetării științifice
Metodologia și Etica Cercetării Științifice
Disciplina are ca obiectiv formarea profesioniștilor capabili să integreze considerații etice, juridice și sociale în ciclul de viață al sistemelor de inteligență artificială și să desfășoare o cercetare riguroasă asupra tehnologiilor emergente.
Cursul dezvoltă competențe de formulare a problemelor de cercetare, selectare a metodologiilor adecvate (calitative, normative și socio-tehnice), analiză critică a surselor și evaluare a incidentelor IA, cu accent pe studii de caz recente și evaluări de impact asupra drepturilor fundamentale.
Prelucrarea și recunoașterea vorbirii
Prelucrarea și Recunoașterea Vorbirii
Disciplina oferă o abordare sistematică asupra procesării semnalului vocal și a tehnologiilor moderne de recunoaștere automată a vorbirii (ASR) și sinteză text-vorbire (TTS), cu accent pe fundamentele teoretice și aplicațiile practice.
Cursul explorează metodele de analiză în domeniul timp și frecvență, tehnicile de extragere a trăsăturilor acustice, modelele statistice clasice (HMM) și arhitecturile neuronale moderne (DNN, RNN, modele end-to-end), precum și integrarea acestora în sisteme conversaționale și aplicații vocale inteligente.
Rețele neurale și învățare profundă
Rețele Neurale și Învățare Profundă
Cursul urmărește înțelegerea arhitecturii rețelelor neuronale, de la un perceptron simplu până la modele profunde și rețele generative moderne. Accentul este pus pe mecanismele de învățare din date observaționale și pe fundamentele matematice ale procesului de antrenare.
Vom analiza importanța calității datelor prin tehnici de analiză exploratorie și vom explora aplicații actuale în recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural.
Modele lingvistice mari
Modele Lingvistice Mari (LLM)
Disciplina oferă o abordare sistematică asupra arhitecturilor moderne de modele lingvistice de mari dimensiuni, punând accent pe proiectare, antrenare, evaluare și integrare în sisteme operaționale bazate pe Inteligență Artificială Generativă.
Cursul explorează fundamentele teoretice ale procesării limbajului natural, mecanismele de scalare, tehnicile de adaptare la sarcini specifice și strategiile de guvernanță și transparență ale sistemelor AI.