MINISTERUL EDUCAȚIEI, CULTURII ȘI CERCETĂRII
AL REPUBLICII MOLDOVACURRICULUM NAȚIONAL

ARIA CURRICULARĂ
TEHNOLOGIIDISCIPLINA OPȚIONALĂINTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
Clasele XI-XIIChișinău, 2020

Aprobat:− Consiliul Național pentru Curriculum, proces-verbal nr. 25 din 25.06.2020− Ordinul Ministerului Educației, Culturii și Cercetării nr. 653/2020

COORDONATOR:Angela PRISĂCARU, consultant principal, Ministerul Educației, Culturii și CercetăriiGRUPUL DE LUCRU:
Alexandru BURLACU (coordonator grup), Universitatea Tehnică a Moldovei
Mihail GAVRILIȚA, Universitatea Tehnică a Moldovei
Mircea PETIC, dr. în informatică, conf. cercetător, Institutul de Matematică și Informatică
„Vladimir Andrunachievici”, Asociația pentru Dezvoltarea Comunicațiilor Electronice șiTehnologiilor Inovaționale.

Componența grupului de lucru a fost Aprobată prin Ordinul Ministerului Educației, Culturii și
Cercetării nr. 431/2020.

Curriculumul a fost elaborat cu suportul proiectului „Tekwill în Fiecare Școală/TwentyTU”, în
cadrul Memorandumului de colaborare privind implementarea educației digitale la nivel național,
semnat la 14 iunie 2018 între Ministerul Educației, Culturii și Cercetării, Ministerul Economiei și
Infrastructurii, Asociația Națională a Companiilor din domeniul TIC și Instituția Publică Centrul deInstruire și Inovații TIC – Tekwill.

Preliminarii
Curriculumul la disciplina opțională Inteligența Artificială, precum și ghidul metodologic, softurile
educaționale etc. constituie o parte componentă a Curriculumului Național. Fiind elaborat în
conformitate cu prevederile Codului Educației al Republicii Moldova (2014), ale Cadrului de referință
al Curriculumului National (2017), ale Curriculumului de bază: sistem de competente pentruînvățământul general (2018) și cu Recomandările Parlamentului European și ale Consiliului Uniunii
Europene, privind competențele-cheie din perspectiva învățării pe parcursul întregii vieți (Bruxelles,
2018), Curriculumul la disciplina opțională Inteligența Artificială este un document reglator, careprezintă într-un mod unitar demersurile conceptuale, teleologice, de conținut și metodologice, accentul
fiind pus pe sistemul de competențe restructurat precum un nou cadru de referință al finalităților
educaționale.
Curriculumul la disciplina opțională Inteligența Artificială fundamentează și ghidează activitatea
cadrului didactic, facilitează abordarea creativă a demersurilor de proiectare didactică de lungă și descurtă durată, dar și de realizare propriu-zisă a procesului de predare - învățare - evaluare.
Disciplina opțională Inteligența Artificială, prezentată și valorificată în plan pedagogic în acest
curriculum, are un rol important în formarea personalității elevilor, în achiziționarea și dezvoltarea atâta competențelor digitale propriu-zise, cât și a competențelor necesare pentru învățarea pe tot parcursulvieții, pentru integrarea într-o societate bazată pe cunoaștere.
În procesul de proiectare a Curriculumului la disciplina opțională Inteligența Artificială s-a ținut
cont de:• abordările postmoderne și tendințele dezvoltării curriculare pe plan național și pe cel internațional;• necesitățile de adaptare a curriculumului disciplinar la așteptările societății, la nevoile elevilor, dar
și la tradițiile școlii naționale;• valențele disciplinei în formarea competențelor transversale, transdisciplinare și a celor specificedisciplinei;• necesitățile asigurării continuității și interconexiunii dintre nivelurile și ciclurile învățământului
general: educația timpurie, învățământul primar, învățământul gimnazial și învățământul liceal.
Principalele funcții ale Curriculumului la disciplina opțională Inteligența Artificială sunt:• reglementarea procesului de predare – învățare – evaluare a Inteligenței Artificiale în contextul unei
pedagogii axate pe competențe;• asigurarea coerenței dintre Inteligența Artificială și celelalte discipline din aria Tehnologii;• stabilirea reperelor pentru proiectarea didactică și desfășurarea procesului educațional din
perspectiva unei pedagogii axate pe competențe.
În acest context, documentul de față reprezintă:• o componentă de bază pentru elaborarea strategiei de evaluare la Inteligența Artificială și pentru
orientarea procesului educațional spre formarea anumitor competențe la elevi;• componenta fundamentală pentru elaborarea manualelor școlare, a manualelor electronice, aghidurilor metodologice, a testelor de evaluare.
Curriculumul se adresează cadrelor didactice, autorilor de manuale, evaluatorilor, metodicienilor,
altor persoane interesate. Evident, principalul beneficiar al acestui document este elevul.
Curriculumul include următoarele componente: Preliminarii; Administrarea disciplinei; Repere
conceptuale; Competente specifice disciplinei; Unități de învățare, formate din unități de competențe,unități de conținut, activități și produse de învățare; Repere metodologice de predare - învățare evaluare; Referințe bibliografice.
Finalitățile învățării, formulate explicit pentru fiecare modul, urmăresc dezvoltarea graduală acompetențelor specifice disciplinei și sunt destinate stabilirii obiectivelor de evaluare finală.

I. Repere conceptuale
Definirea disciplinei școlare opționale Inteligența artificială. Obiectul de studiu al Inteligenței
artificiale ca domeniu interdisciplinar reprezintă prelucrarea inteligentă a informației cu ajutorul
echipamentelor digitale.
Ca disciplină școlară, Inteligența artificială contribuie la formarea și dezvoltarea generală apersonalității elevului și are drept scop principal dezvoltarea gândirii algoritmice, crearea premiselor
pentru integrarea organică a acestuia în societatea informațională modernă și de perspectivă. O astfel deintegrare presupune ca viitorul absolvent al învățământului liceal să posede cunoștințe digitale
fundamentale și abilități de utilizare instrumentală a mijloacelor oferite de tehnologia informației și acomunicațiilor în sensul prelucrării inteligente a informației, adică de stăpânire a întregului ansamblu
de competențe ce formează cultura informațională contemporană a persoanei.
Statutul disciplinei în planul de învățământ. Inteligența artificială este disciplină opțională în aria
curriculară Tehnologii.
Valoarea formativă a disciplinei constă în:− cunoașterea conceptelor de bază ale inteligenței artificiale, care includ elemente de algoritmizare, demodelare și de programare; elemente de acumulare, de păstrare și de prelucrare inteligentă ainformației;− formarea deprinderilor practice de utilizare a mijloacelor digitale pentru prelucrarea inteligentă ainformației;− înțelegerea impactului tehnologiilor de inteligență artificială asupra societății;Principiile specifice predării – învățării disciplinei Inteligența artificială. Curriculumul liceal laInteligența artificială propune un model de studiu integrat al acestei discipline, care să contribuie laformarea la elevi a unei concepții unitare asupra inteligenței artificiale ca domeniul al științei informației
și asupra metodelor de implementare a conceptelor de inteligență artificială pentru dezvoltarea perpetuă
a societății contemporane. În acest context, se conturează următoarele principii specifice ale disciplinei
Inteligența artificială:Abordarea integrată a disciplinei – structurarea conținuturilor într-un model integrat, modular, careare ca scop crearea și dezvoltarea competențelor elevului pentru utilizarea sistemelor informaticeinteligente și pentru cultivarea continuă a modului de gândire algoritmică.
Centrarea activității/demersului didactic pe elev – acceptarea unui model de învățare activă, centrată
pe elev, prin antrenarea în activități individuale sau în grup, care să permită dezvoltarea independenței
de acțiune, a originalității, a creativității și a capacității de lucru în echipă, combinând acestea cu
individualizarea ritmului de învățare.
Asigurarea funcționalității sociale a procesului didactic – dezvoltarea aptitudinilor și acompetențelor necesare pentru integrarea organică a elevilor în societatea informațională. Principiul se
realizează prin activități practice de studiere și utilizare a programelor de calculator de uz general și decomunicare.
Asigurarea conexiunii interdisciplinare – abordarea unui demers didactic strâns corelat cu toate

disciplinele școlare, utilizarea principiilor și metodelor informatice în vederea identificării soluțiilor, aelaborării proiectelor, a prelucrării informațiilor specifice celorlalte discipline școlare, a utilizării
resurselor educaționale digitale.
Orientări generale de predare – învățare a disciplinei Inteligența artificială. Procesul general depredare – învățare a disciplinei Inteligența artificială este elaborat în contextul sistemului de competențe
pentru învățământul liceal.
Competența școlară este un sistem integrat de cunoștințe, abilități, atitudini și valori dobândite,formate și dezvoltate prin învățare, a căror mobilizare permite identificarea și rezolvarea diferitor
probleme în diverse contexte și situații.
Sistemul de competențe vizat de Curriculumul disciplinar la Inteligența artificială este format din:Competențe-cheie/transversale, care constituie o categorie curriculară importantă, cu un grad înalt
de abstractizare și generalizare, ce marchează așteptările societății referitoare la parcursul școlar și laperformanțele generale, care pot fi obținute de elevi la încheierea școlarizării. Ele reflectă atât tendințele
din politicile educaționale naționale, precizate în Codul Educației (2014), cât și tendințele politicilor
internaționale, stipulate în Recomandările Comisiei Europene (2018).
Competențele-cheie/transversale se referă la diferite sfere ale vieții sociale și au un caracter pluri/inter-/transdisciplinar.
Competențele specifice disciplinei derivă din competențele-cheie/transversale. Competențele
specifice fiecărei discipline școlare se prezintă în curriculumul disciplinar respectiv și se preconizează
a fi atinse până la finele clasei a XII-a. Raportate la Inteligența artificială, acestea sunt vizate în cadrul
celor unsprezece competențe specifice ale disciplinei Inteligența artificială, al unităților de competențe,al unităților de conținut, al activităților de învățare și al produselor școlare recomandate.
Competențele specifice disciplinei necesită o proiectare de lungă durată a disciplinei, pentru tot
parcursul claselor liceale. Proiectarea didactică anuală a disciplinei se realizează conform datelor din
Administrarea disciplinei și ținând cont de Repartizarea orientativă a orelor pe unități de conținut.
Sistemele de unități de competențe proiectate pentru o unitate de învățare sunt prevăzute integral
pentru evaluarea de tip cumulativ la finele respectivei unități de învățare și selectiv – pentru evaluarea
formativă pe parcurs. Aceste sisteme determină proiectarea didactică a unităților de învățare și
proiectarea didactică de scurtă durată.
Sistemele de unități de competențe sintetizate la finele fiecărei clase sunt prevăzute pentru evaluarea
anuală.
Unitățile de competențe sunt constituente ale competențelor și facilitează formarea competențelor
specifice, reprezentând etape în achiziționarea/construirea acestora.
Unitățile de competențe sunt structurate și dezvoltate la fiecare disciplină pentru fiecare dintre clasele
a XI-a - a XII-a pe parcursul unei unități de învățare/unui an școlar, fiind prezentate în curriculumul
disciplinar respectiv.
Unitățile de conținut constituie mijloace informaționale, prin care se urmărește realizarea sistemelorde unități de competențe proiectate pentru unitatea de învățare dată. Respectiv, se vizează formareacompetențelor specifice disciplinei, dar și a celor transversale/transdisciplinare.
Unitățile de conținut includ temele și un inventar de termeni specifici disciplinei: cuvinte/sintagmecare trebuie să se regăsească în vocabularul activ al elevului la finalizarea respectivei unități de învățare.
Activitățile de învățare și produsele școlare recomandate prezintă o listă deschisă de contexte
semnificative de manifestare a unităților de competențe proiectate pentru formare/dezvoltare și evaluareîn cadrul unității respective de învățare. Cadrul didactic are libertatea și responsabilitatea să valorificeaceastă listă în mod personalizat la nivelul proiectării și realizării lecțiilor, dar și să o completeze înfuncție de specificul clasei concrete de elevi, de resursele disponibile etc.

II. Administrarea disciplinei
Statutul
disciplineiOpțională
(clasele XI-XII,
profilurile
real/umanist)

Aria
curricular Clasaă

Modulul

XI

Modulul 1

Tehnologii
XIINumărulde unităţi
deconţinuturi
pe module
5Numărul deore per modul
Umanist Real

15

15

Modulul 2

7

19

19

Modulul 3

3

17

17

Modulul 4

5

17

17

Disciplina este organizată pe module obligatorii. Curriculumul este conceput astfel încât elevulsă poată alege studierea cursului opțional “Inteligența Artificială” în clasa a XI-a, după ce s-afamiliarizat cu elemente din bazele programării studiate în clasa a X-a.
De asemenea, pentru studierea cursului opțional, pot fi create și grupe mixte, ce vor include elevi
din diferite nivele și cicluri de învățământ (VII-XII). În astfel de cazuri materiile de studiu, sarcinile șiactivitățile de învățare, vor fi stabilite în mod individual pentru fiecare grupă de vârstă, iar integrarea
activităților de predare-învățare-evaluare se va realiza prin elaborarea de către echipele de elevi dediferite vârste a unor proiecte comune.
Repartizarea unităţilor de conţinut pe module
ModululUnități de conținut

Numărul orientativ de ore

UmanistReal
Modulul 1. Noțiuni introductive în Inteligența Artificială
4
4
1. Aspecte generale despre Inteligență artificială.

1

2. Clasificarea abordărilor în IA.

22

3. Sisteme care învață singure.

3
3

3
3

1
2

1
2

4. Concept despre Rețele neuronale artificiale.
5. Aplicabilitate IA.
La discreția cadrului didactic2

Extensie
−
−
−
−
−
−

Total
15
15
Modulul 2. Inițiere în instrumente de lucru în inteligența artificială
1
1
1. Introducere in programarea in Python.

−

2. Instrucțiuni. Depanarea codului.

22

3. Tipuri de date compuse (structurate).
4. Funcții.

2
2

2
2

−
−

5. Bazele programării orientate pe obiect.

44

6. Gestionarea modulelor.

22

7. Lucrul cu fișiere Tipuri de date compuse(structurate).

3

3

−

−

3

−

Total
19
19
Modulul 3. Exploatarea instrumentelor de inteligență artificială
4
4
1. Elemente avansate de învățare automată
supervizată
3
3
2. Elemente avansate de învățare automată
nesupervizată
3. Elemente avansate de învățare automată
7
7
aprofundată
La discreția cadrului didactic
3
3

−

Total
15
15
Modulul 4. Subiecte ce necesită atenție în inteligența artificială
1. Date fantastice și explorarea lor.
442
2
2. Aplicabilitatea IA-ului−

La discreția cadrului didactic

3

4

3

−
−
−
−

−

3. Aspecte legale a IA.

33

4. Corectitudine și prejudecățile modelelor,interpretabilitatea modelelor
5. Fenomenul fake news și impactul IA.

3

3

3

3

La discreția cadrului didactic

2

2

−

Total

17

17

−

−
−

Ordinea modulelor și a unităților de învățare nu poate fi schimbată așa cum va fi afectată logicaștiințifică sau didactică.

III. Competențe specifice disciplineiÎnvățământul liceal urmărește formarea următoarelor competențe specifice la Inteligența artificială:1. Utilizarea instrumentelor de inteligență artificială cu acțiune digitală în scopul rezolvării de probleme
reale, manifestând abordări inovatoare și spirit practic.
2. Interacțiunea cu membrii comunităților virtuale în scopuri de învățare și muncă, manifestând interes
pentru învățarea activă, pentru cercetare și colaborare, respectând etica mediilor virtuale.
3. Promovarea în mediile digitale a elaborărilor și a realizărilor personale și ale colectivului în care
activează, dovedind ingeniozitate, spirit de echipă și convingere.
4. Elaborarea produselor digitale inteligente cu aplicare la informații textuale, grafice, audio și video,
demonstrând creativitate și respect față de valorile culturale naționale și universale.
5. Perceperea științifică a rolului și a impactului fenomenelor cu referire la inteligența artificială dinsocietatea contemporană, manifestând gândire critică și pozitivă în conexarea diferitor domenii destudiu, de activitate și valori umane.
6. Prelucrarea inteligentă a datelor experimentelor din domeniul științelor reale și al celor socio-umane,
manifestând gândire critică, claritate și corectitudine.
7. Algoritmizarea metodelor de analiză inteligentă a datelor de sinteză și de soluționare a situațiilorproblemă, demonstrând creativitate și perseverență.

8. Implementarea algoritmilor inteligenți în medii de programare, dând dovadă de concentrare și

perspicacitate.
9. Explorarea situațiilor-problemă prin modelare, prin planificare și prin efectuarea experimentelor
virtuale în mediile digitale, dovedind spirit analitic, claritate și concizie.
10.Analiza critică și argumentată față de sistemele ce incorporează, sau admit că încorporează
Inteligența artificială.
11.Capacitatea de a integra algoritmi clasici și de inteligență artificială pentru automatizarea proceselor
cotidiene/

IV. Unități de învățare
MODULUL 1. NOȚIUNI INTRODUCTIVE ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
Unități de competențe

Unități de conținut

Activități şi produse deînvățare recomandate
1. Aspecte generale despre Inteligență artificială.

• Identificarea particularităților

– Concept de inteligență.
– Mecanismedeunui comportament inteligent• Descrierea mecanismelor decomportament inteligent.

• Descrierea etapelor testului

Turing.

• Definirea noțiunii deinteligență artificială.

comportament
inteligent.
– Exemple de aplicații
inteligente.

– Testul Turing.
– Definiții
Inteligență

Artificială (IA).
– Evoluția IA.

Exerciții de:• explicarea esenței
noțiunii deinteligență;Studii de caz:
• Identificarea
comportamentului
inteligent în viața
reală.
Exerciții de:• explicarea esenței
testului Turing;• Identificarea etapelor în

evoluția IA.

2. Clasificarea abordărilor în Inteligența artificială.

• Identificarea tipurilor deabordări în clasificarea
aplicațiilor de inteligență
artificială.
• Enumerarea particularităților
sistemelor bazate pe cunoștințe.
• Explicarea esenței inteligenței
computaționale.
• Precizarea particularităților
sistemelor bazate pe reguli.

– Clasificarea

abordărilor în IA.
– Sisteme
bazate pecunoștințe.
– Inteligența
computațională.
– Sisteme
bazate pereguli.
– Cazuri de utilizare.

Exerciții de:• clasificare aabordărilor în IA;• descriere
particularităților
sistemelor bazate pecunoștințe;• precizare acaracteristicilor
inteligenței
computaționale;• explicare a esenței
sistemelor bazate pe
reguli;
Studii de caz:
• Identificarea
sistemelor

3. Sisteme care învață singure.
• Precizarea particularităților

procesului de învățare.
• Identificarea tipurilor deînvățare.
• Identificarea problemelor carepot fi rezolvate cu ajutorulînvățării automate.
• Explicarea diferenței deprogramare tradițională șiînvățare automată.
• Enumerarea etapelor la învățarea
automată.
• Aplicarea metricilor în evaluarea
calității învățării.
• Identificarea tipurilor deprobleme caracteristice pentruînvățare supervizată,nesupervizată și aprofundată.

– Conceptde învățarea
automată.
– Probleme
specificeînvățării automate:- Regresie- Clasificare- Clusterizare– Etapelela învățarea
automată.
– Metrici în evaluarea
calității
învățării
automate- Acuratețea- Precizia- Rapelul- Scorul F1– Învățarea
automată
supervizată.
– Învățarea
automată
nesupervizată;– Învățarea
automată
aprofundată.

inteligente dindiferite abordări IA.
Exerciții de:• Precizare a tipurilorde învățare.
Studii de caz:
• Identificarea
tipurilor probleme
de regresie,
clasificare și
clusterizare.
Exerciții de:• explicare a esenței
procesului de învățare
supervizată/nesupervi
zată/aprofundată.
• evaluare a calității
învățării.

Studii de caz:
• Identificarea
tipurilor problemede învățare
supervizată,nesupervizată și
aprofundată dinviața reală.
4. Concept despre Rețele neuronale artificiale.
• Descrierea modului defuncționare a creierului uman.
• Descrierea structurii unui neuronuman.
• Explicarea de ce neuronul
artificial este un element decalcul.
• Clasificarea tipurilor de rețele
neuronale artificiale.
• Explicarea mecanismului deînvățare a rețelei neuronale
artificiale.
• Precizarea exemplelor deaplicabilitate IA în prezent.
• Enumerarea posibilelor direcții
pentru viitor.

– Modul de funcționare acreierului uman.
- Neuron;- Sinapsă;- Conexiuniîntreneuroni.
– Neuronul artificial –element de calcul.
– Tipuriderețeleneuronale artificiale.
– Învățarea
rețeleineuronale artificiale.
5. Aplicabilitate IA.
– Situația prezentă.
– Direcții pentru viitor.

Exerciții de:• explicare a asemănării
unui neuron biologic
și a unui neuron
artificial.
• învățare a rețelei
neuronale artificiale.

Exerciţii de:• Descriere a
exemplelor deaplicabilitate IA în
prezent.
• Enumerare aposibilelor direcții
pentru viitor.

La finele Modului 1 - NOȚIUNI INTRODUCTIVE ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ, elevul poate:− să identifice particularitățile unui comportament inteligent;− să definească noțiunea de inteligență artificială;− să clasifice sistemele de inteligență artificială;− să identifice problemele care pot fi rezolvate cu ajutorul învățării automate;− să enumere etapele în învățarea automată;− să definească metricile în evaluarea calității învățării automate;− să explice mecanismului de învățare a rețelei neuronale artificiale;− să enumere posibilele direcții pentru viitorul inteligenței artificiale.
MODULUL 2. INIȚIERE ÎN INSTRUMENTE DE LUCRU
ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
Unități de competențe
Unități de conținut
Activități şi produse deînvățare recomandate
1. Introducere in programarea in Python• Identificarea unităților
– Concepte de baza.
Exerciţii de:lexicale ale limbajului– Scurt istoric.
• Afisare a valorilor unor
Python;– Versiunile Python.
variabile;• Aplicarea regulilor de– Vocabularul, sintaxa in• Utilizare a unor
formare a
Pythonoperatori aritmetici.
identificatorilor, a– Alfabetul
limbajului
numerelor, aPython.
comentariilor.
– Cuvinte cheie.
– Identificatori.
– Variabile.
• Clasificarea datelor din– Tipuri de date simple
Exerciţii de:program în constante și– Conceptul de data.
• Manipulare a datelor;variabile;– Built-in data types.
• Afisare a diferitor tipuri• Utilizarea tipurilor
de dateidentice și a tipurilor• Citire a datelor de lacompatibile.
tastatura.
2. Instructiuni. Depanarea codului.
• Elaborarea programelor– Instructiuni
Exerciţii de:în care se utilizează
– Operators.
• Implementare a unei
procedurile predefinite de– Control Flow.
formule;citire/scriere;– Conditional Statements.
• Formatare a unui text;• Elaborarea programelor– Loops.
• Parcurgere a unei liste.
în care se utilizează
instrucțiunile în studiu.
• Testarea programelor și
Exerciţii de:– Depanarea codului
analiza rezultatelor.
• Corectare a unei
– Exceptii.
secvențe de cod;– Exemple de erori.
• Procesare a unei erori.
– Try-except, assert, raise.
– Unit testing.
3. Tipuri de date compuse (structurate).
• Clasificarea datelor din– Tipuri de date compuse
Exerciţii de:program în tipuri de date(structurate)• Parcurgere a unui
simple și compuse;– Dict, set etc.
dictionar, set;
• Prelucrarea datelor– List comprehensions.
• Afisare a unui dictionar,structurate;set, tuplu;• Utilizare a list
comprehension.

• Alegerea structurii dedate adecvate rezolvării
unei probleme.

4. Funcții.

– Funcții
Exerciții de:ajutorul funcțiilor– Definiție.
• Completare a unei funcții;predefinite și al funcțiilor– Sintaxa.
• Completare a parametrilor
elaborate de către
– Parametri.
unei funcții;utilizator;– Lucrul cu funcțiile.
• Creare a unei funcții.
• Organizarea comunicării
– Recursia.
dintre apelant și funcția
apelată;• Utilizarea recursiei pentru
rezolvarea problemelor.
5. Bazele programării orientate pe obiect• Elaborarea programelor– Concepte de baza.
Exerciţii de:în care se utilizează
– Clasa, metoda, atribut,• Completare aobiecte și clase create demoștenire.
atributelor unei clase;către utilizator;– Sintaxa.
• Creare a unei clase;• Identificarea fluxului de• Corectare a moștenirii
date în clase și metode.
între clase.
6. Gestionarea modulelor• Importarea modulelor si a
– Lucrul cu module in
Exerciţii de:submodulelor;
Python.
• Scriere a comenzii pip• Utilizarea comenzii pip– Import statement, from
pentru actualizarea unuipentru instalarea
statement.
modul;
modulelor noi.
– pip install.
• Importare a unui modul
necesar într-un
program.
7. Lucrul cu fișiere Tipuri de date compuse (structurate).
• Deschiderea, citirea,– Crearea fișierelor.
Exerciţii de:editarea și inchiderea– Open, close, with.
• Salvare a unor date infișierelor.
– Regimde citire afisiere;fișierelor.
• Citire a unor date din– Serializare.
fișiere.
– JSON, CSV.
• Prelucrarea datelor cu

La finele Modului 2 - INIȚIERE ÎN INSTRUMENTE DE LUCRU ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
INSTRUMENTE PENTRU LUCRU ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ, elevul poate:− să elaboreze programe Python în care va utiliza instrucțiunile și procedurile predefinite;− să testeze programele și să analizeze rezultatele obținute;− să utilizeze datele structurate pentru elaborarea modelelor informatice ale obiectelor, ale sistemelor și ale
proceselor frecvent întâlnite în activitatea cotidiană;− să selecteze tipurile de date structurate în funcție de specificul informațiilor din componența problemelorde soluționat;− să prelucreze datele cu ajutorul funcțiilor predefinite și ale funcțiilor elaborate de către utilizatororganizând comunicarea dintre modulul apelant și funcția apelată;− să elaboreze programele în care se utilizează obiecte și clase create de către utilizator;− să identifice fluxurile de date în clase și metode;− să importe module și submodule utilizând totodată comenzile pip pentru instalarea modulelor noi.

MODULUL 3. EXPLOATAREA INSTRUMENTELOR DE INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ
Unități de competențe

Unități de conținut

Activități şi produsede învățare
recomandate
1. Elemente avansate de învățare automată supervizată
• Explicarea problemei de– Problema de clasificare și
Exerciţii de:clasificare a obiectelor;
importanța acesteia.
• Detectarea• Precizarea structurii datelor– Clasificatorul Naive Bayes.
email-urilor
necesare aplicării
– Clasificatorul cu arbori despam:
algoritmilor de învățare
decizie.
• Prezicerea
automată supervizată;– Clasificatorul
Regresiecancerului• Enumerarea etapelor în
Logistică.
mamar.
procesul de învățare
– Procesarea datelor pentru
automată supervizată;probleme de clasificare.
• Aplicarea metricilor la– Metrici de evaluareaevaluarea algoritmilor dealgoritmilor de clasificare.
clasificare.
• Explicarea problemei de– Problema de regresie și
Exerciţii de:regresie;
importanța acesteia.
• Rulare a• Precizarea structurii datelor– Diferența față de clasificare.
exemplelor
necesare aplicării
– Regresie cu arbori depropusedecizie.
algoritmilor de învățare• Prezicerea– Regresie liniară.
automată supervizată;prețurilor la• Enumerarea etapelor în– Metrici de evaluareachirie.
procesul de învățare
algoritmilor de regresie.
automată supervizată;– Metode de regularizare.
Proiecte:• Aplicarea metricilor la• Elaborarea unei
evaluarea algoritmilor deaplicații care va
regresie.
rezolva oproblemă declasificare saude regresie dinviața cotidiană.
2. Elemente avansate de învățare automată nesupervizată
• Explicarea problemei de– Formularea problemei deExerciţii de:clusterizare;
detectare a anomaliilor.
• Rulare a• Precizarea structurii datelor– Descrierea algoritmilor de
exemplelor
necesare aplicării
baza pentru rezolvarea acestor
sugerate.
algoritmilor de învățare
probleme.
• Segmentarea și
automată supervizată;– Formularea problemei devizualizarea unui
• Enumerarea etapelor în
identificareaset de imagini.
procesul de învățare
grupurilor/clusterilor.
• Reformularea
automată nesupervizată;detectării de• Aplicarea metricilor laemail-urilor
evaluarea algoritmilor despam caclusterizare.
problemă dedetectare aanomaliilor.
Proiecte:• Elaborarea unei
aplicații care va
rezolva o

problemă declusterizare dinviața cotidiană.
3. Elemente avansate de învățare automată aprofundată
• Explicarea deosebirilor– ce este o rețea neuronală
Exerciţii de:dintre rețea neuronală
artificială, deosebiri fața de• Definire a
artificială și ceilalți
alți algoritmi IAconceptelor dealgoritmi IA;– probleme curente în teoriabază și• Precizarea problemelorînvățării aprofundate
explicația lor
curente în teoria învățării
– noțiuni și concepte• Identificare aaprofundate;– overfitting și underfitting
cazurilor de• Identificarea a cazurilor de
overfitting și
overfitting și underfitting;underfitting• Descriere a metodelor de– definirea problemei
Exerciţii de:învățării aprofundate– aplicabilitateaînvățării• Descriere asupervizate pentru vederea
aprofundate la probleme de
metodelor deartificială;imagistică/vedere.
învățării
• Explicare a conceptului de– scurt istoric
aprofundate– descrierea algoritmilor șiînvățare prin transfer
supervizate• Identificare a algoritmilor în
metodelor moderne.
pentru vederea
activități cotidiene.
– introducere în conceptul deartificială
învățare prin transfer pentru• Explicare avedere artificială.
conceptului deînvățare printransfer• Identificare aalgoritmilor în
activități
cotidiene• Descriere a metodelor de– definirea problemelor în
Exerciţii de:învățării aprofundate
analizași
prelucrarea
supervizate pentru lucru cu
limbajului natural• Descriere alimbaj natural;o Clasificare
metodelor de• Identificare a algoritmilor deînvățării
o Recunoașterea emoțiilor
procesare a limbajului
aprofundateo Extragerea entităților
natural în activități
supervizate
o Modelarea subiectelor
cotidiene.
pentru lucru cu– aplicabilitateaînvățării
limbaj naturalaprofundate la probleme de• Identificare aprocesarealimbajului
algoritmilor în
natural.
activități
– scurt istoric
cotidiene.
– descrierea algoritmilor și
metodelor moderne.
Proiecte:– introducere în conceptul de• Elaborarea uneiînvățare prin transfer pentru
aplicații care va
lucru cu texte.
rezolva oproblemă pentru
vedere artificială
sau limbaj
natural.

La finele Modului 4 - EXPLOATAREA INSTRUMENTELOR DE INTELIGENȚĂ
ARTIFICIALĂ, elevul poate:− să explice deosebirile între învățarea automată supervizată, nesupervizată și aprofundată înbaza exemplelor preluate din activități cotidiene;− să identifice abordarea corectă din cadrul învățării automate pentru rezolvarea unei probleme
de inteligență artificială;− să urmeze corect pașii în rezolvarea problemelor de complexitate medie cu referire la
informație vizuală și textuală utilizând inteligența artificială;− să aplice metricile care evaluează algoritmii de învățare automată.
MODULUL 4. SUBIECTE CE NECESITĂ ATENȚIE ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
Unități de competențe

• Argumentarea

necesității
structurării datelor.
• Prelucrarea datelor
structurate.
• Alegerea structurii dedate adecvaterezolvării unei
probleme.
• Argumentarea

necesității analizei
datelor.
• Utilizarea
bibliotecilor specialeîn analiza datelor.
• Explicarea esenței
noțiunilor decorelație, medie,
mediana, abaterea
standard.

• Argumentarea

posibilelor direcții
pentru dezvoltarea deviitor a IA.

• Argumentarea

limitărilor de utilizarea tehnologiilor de IA.
• Explicarea importanței
protecției datelor cu
caracter personal și acalității datelor care se
prelucrează cuUnități de conținut

Activități şi produse de învățare
recomandate
1. Date fantastice și explorarea lor.
– Matricile și vectori
Exerciţii de:– Noțiuni de algebră
liniară
• Rularea exemplelor cu vectori– Operații între matrici
și matrici de la zero și utilizândși vectori
biblioteca numpy.
– Tablouri• Implementarea unui algoritm demultidimensionale
adunare și înmulțire a– Produsintern și
vectorilor.
cartezianal• Implementarea unui algoritm dematricilor
adunare și produs intern amatricilor.
– Analiza și procesarea
Exerciţii de:datelor de intrare.
• Citire a datelor în format csv.
Definiții și pași.
• Rularea exemplelor în– Încărcarea,
biblioteca pandas.
vizualizareași• Afișare a statisticilor de bază anormalizarea datelor.
unui set de date (media,– Variabile categoricedeviația, numărul total de date,și continue.
etc)– Noțiuneade• Afișare a corelației dintre
corelație,medie,
valorile unui set de date.
mediana, abaterea• Tratare a valorilor lipsă și astandardcelor neordinare
2. Aplicabilitatea IA-ului– Situația prezentă.
Proiecte:– Direcții pentru viitor.
• Direcții pentru viitorul– Discuții referitor latehnologiilor de IA.
potențialul acestei
tehnologii.
3. Aspecte legale a IA.
– Descrierea noțiunii
Dezbateri:de confidențialitate a• Drepturile omului și inteligența
datelor.
artificială.
– Problemeîn• Instrumente de recunoaștere
legiferarea
facială aspecte legale.
tehnologiilorceutilizează IA– Studiudecaz:mijloace IA.
detectarea facială
4. Corectitudine și prejudecățile modelelor, interpretabilitatea modelelor• - Descrierea metodelor– Interpretabilitatea
Exerciţii de:de interpretabilitate aalgoritmică.
• Rulare a exemplelor sugerate.
predictiilor modelelor
Necesitatea acestora.
• Discuțiide IA– Importanța
de a• - Descrierea metodelorminimiza
Proiecte:
de combatere a
prejudecățile
• Metode metodelor deprejudecatilor infiltratemodelelor IA.
combatere a prejudecăților la
in seturi de date si– Originea acestora.
detectare a anomaliilor.
modele IA• Metode metodelor de• - Argumentarea
combatere a prejudecăților la
importantei problemei
eliminare a anomaliilor.
de modele cu• Tipuri de interpretabilitatea aprejudecati simodelelor.
eliminarii acestora
5. Fenomenul fake news și impactul IA.
• Argumentarea– Descrierea succintă a
Exerciții de:importanței
modelelor• Rulare a exemplelor sugerate.
fenomenului fakegenerative.
Proiecte:
news.
– Cum acestea pot crea
• Istoria apariției fenomenului de• Descrierea
textși
imaginifake news
modalităților derealiste, facilitânddepășire a fenomenului
astfelfenomenulde fake news.
fake news.

La finele Modului 4 - SUBIECTE CE NECESITĂ ATENȚIE ÎN INTELIGENȚA
ARTIFICIALĂ, elevul poate:− să utilizeze datele structurate pentru elaborarea modelelor informatice ale obiectelor, alesistemelor și ale proceselor frecvent întâlnite în activitatea cotidiană;− să descrie posibilele direcții pentru dezvoltarea de viitor a domeniului inteligența artificiale;− să argumenteze care ar fi legătura între utilizarea instrumentelor de inteligență artificială și

posibile încălcări ale drepturilor omului;− să argumenteze importanța fenomenului de fake news și descrie posibilitatea de depășire aacestui fenomen.

V. Repere metodologice de predare – învățare – evaluare
Metodologiile de predare – învățare a Inteligenței artificiale se întemeiază pe următoarele principii:− îmbinarea proceselor de predare – învățare a cunoștințelor teoretice cu activitățile practice lacalculator;− adaptarea cunoștințelor predate la vârsta elevilor și la pre-achizițiile digitale ale acestora;− interdisciplinaritatea;− adecvarea metodelor de predare – învățare la specificul instruirii asistate de calculator;− echilibrarea încărcăturii informaționale și asigurarea continuității între clase prin eșalonarea
materialului teoretic în funcție de particularitățile de vârstă ale elevului și în concordanță cu
caracteristicile tehnice ale programelor de instruire asistată de calculator, ale programelor de aplicații
și ale programelor de sistem ale calculatorului;− diferențierea și individualizarea predării – învățării;− formarea capacităților de avansare în însușirea echipamentelor și a produselor- program necunoscuteși în aplicarea tehnologiilor informaționale moderne.
Componentele de bază ale tehnologiei didactice pentru predarea – învățarea Inteligența artificială
sunt:− utilizarea metodelor active, centrate pe elev, prin valorificarea oportunităților oferite de mijloacele
instruirii asistate de calculator;− combinarea judicioasă a instruirii teoretice cu lucrul individual la calculator;− antrenarea sistematică în scopul dezvoltării competențelor specifice disciplinei.
Curriculumul liceal la disciplina Inteligența artificială servește ca bază pentru proiectarea șiorganizarea procesului instructiv, ce are drept scop formarea și perfectizarea competențelor specificeale disciplinei. O astfel de abordare prevede orientarea de- mersului didactic la Inteligența artificială
spre formarea capacităților elevilor de a se integra în societatea informațională.
Fiind un ansamblu de capacități, cunoștințe și abilități, competența poate fi realizată doar prindezvoltarea integrată a aspectelor sale dominante:− aspectul cognitiv, care vizează utilizarea teoriilor și a noțiunilor din Inteligența artificială;− aspectul funcțional, care reprezintă capacitățile persoanei de a activa într-un anumit domeniu –profesional, educațional, social –, utilizând mijloacele digitale;− aspectul etic, care vizează valorile personale și sociale. În asimilarea informației comunicate sunt
implicate procesele psihice de percepție, de memorare și operațiile de gândire. Prin urmare, pentru
elaborarea sarcinilor didactice, se va utiliza, în special, taxonomiile Bloom-Anderson și BloomKrathwohl, orientate spre atingerea de către persoana instruită a nivelului intelectual determinat destandarde.
Pentru asimilarea cunoștințelor de către elevi se recomandă utilizarea metodelor: SINELG, interviul,
lectura ghidată, exerciții practice la calculator, probleme destinate dezvoltării gândirii algoritmice.
Aspectul de expertiză al competenței are rolul de dezvoltare a capacităților intelectuale și
psihomotorii ale elevilor. Pentru dezvoltarea competențelor funcțional- acționare pot fi folosite
taxonomiile Dave și Simpson.
Metodele recomandate la disciplina Inteligența artificială sunt: expunerea materialului teoretic,
lucrul la calculator, individual și/sau sub conducerea cadrului didactic, exercițiul, rezolvarea
problemelor, lucrarea practică, lucrarea de laborator, studiile de caz, elaborarea proiectelor individuale
și/sau în grup. O atenție deosebită se va acorda elaborării de către elevi a proiectelor cu caracter trans-și interdisciplinar, asigurându-se astfel implementarea în demersurile didactice a abordărilor STEM și
STEAM.
În procesul de formare, de aprofundare și de consolidare a atitudinilor și a valorilor se va utiliza
taxonomia lui Krathwohl.
Alegerea instrumentarului informatic necesar pentru implementarea Curriculumului este la libera
alegere a instituțiilor de învățământ, a cadrelor didactice și a elevilor. Având drept reper specificul
competențelor de format și/sau de performat în domeniul Inteligența artificială, se recomandă utilizarea
mijloacelor informatice prezentate în tabelul de mai jos.
Unități de conținut

Mijloace informatice recomandate

MODULUL 1. NOȚIUNI INTRODUCTIVE ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
1. Aspecte generale despre Inteligență
Exemple de învățare automată
artificială.
https://www.tensorflow.org/js/demos/
2. Clasificarea abordărilor în
https://www.afiniti.com/corporate/rock-paperInteligența artificială.
scissors
3. Sisteme care învață singure.
https://experiments.withgoogle.com/mystery-animal
https://emojiscavenger hunt.withgoogle.com/
4. Concept despre Rețele neuronale
Exemple interactiv care arata cum functioneaza oartificiale.
retea neuronala 5. Aplicabilitate IA.
https://playground.tensorflow.org/
https://transformer.huggingface.co/
MODULUL 2. INIȚIERE ÎN INSTRUMENTE DE LUCRU
ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
1. Introducere in programarea in
Mediu de programare: Google Colaboratory/ColabPython.
https://colab.research.google.com/
2. Instrucțiuni. Depanarea codului.
3. Tipuri de date compuse
Preconditii de utilizare: Calculator cu conexiune la(structurate).
internet; un browser (recomandat) Google Chrome,
4. Funcții.
(suportat) Mozilla Firefox; Account Gmail.
5. Bazele programării orientate pe
obiect.
6. Gestionarea modulelor.
7. Lucrul cu fișiere Tipuri de datecompuse (structurate).
MODULUL 3. EXPLOATAREA INSTRUMENTELOR DE INTELIGENȚĂ
ARTIFICIALĂ
1. Elemente avansate de învățare
Mediu de programare: local, limbajul Python3,
automată supervizată
Jupyter Notebooks; biblioteci: PyTorch, Scikit2. Elemente avansate de învățare
Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib, Requests.
automată nesupervizată
Acesta deseori vine cu instrumente pentru invatare
3. Elemente avansate de învățare
automata si aprofundata pre-instalate (scikit-learn,
automată aprofundată
pytorch, tensorflow, pandas, matplotlib, numpy, etc)
la fel permite accesul gratuit la placi grafice pentru
perioade limitate.
Preconditii de utilizare: Calculator cu 4 nuclee,
recomandat 4GB RAM, cu conexiune la internet; unbrowser, ex. Google Chrome sau Mozilla Firefox.
Important: Exercitiile de invatare aprofundata (deeplearning) nu sunt posibile in timp efectiv/rezonabil inacest mediu de programare.

Colectie de exemple de utilizare a bibliotecii scikitlearn pentru algoritmi de invatare automata clasici https://scikitlearn.org/stable/auto_examples/index.html
Tutoriale - https://pytorch.org/tutorials/
Documentatia bibliotecii PyTorch https://pytorch.org/docs/
Exemple de segmentare semantica, problema decomputer vision http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo.
Exemple de învățare aprofundată pentru text https://transformer.huggingface.co/https://demo.allennlp.org/
https://demo.allennlp.org/next-token-lm?text=Today
MODULUL 4. SUBIECTE CE NECESITĂ ATENȚIE ÎN INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
1. Date fantastice și explorarea lor.
1. Google Colaboratory, colab.research.google.com/
2. Aplicabilitatea IA-uluisau alternativ vreun editor text, recomandat Visual
3. Aspecte legale a IA.
Studio Code și Python 3.7.7 sau mai nou
4. Corectitudine și prejudecățile
2. Bibliotecile pandas, numpy și matplotlib (în colabmodelelor, interpretabilitatea
ele sunt preinstalate pare-mi-se, dar de mentionat inmodelelorcaz ca cineva o sa doreasca sa utilizeze alt mediu de
5. Fenomenul fake news și impactul
programare)IA.
Axarea procesului de învățare – predare – evaluare pe competențe generează o structură continuă aevaluării, realizată prin evaluări formative și evaluări sumative (finale).
În baza activităților de evaluare se obține motivarea elevilor și recepționarea unui feedback continuu,
care permite: corectarea operativă a procesului de învățare; stimularea autoevaluării și a evaluării
reciproce; evidențierea succeselor; implementarea evaluării selective sau individuale.
Un element inovativ al evaluării este posibilitatea de utilizare a resurselor educaționale digitalepentru testările asistate de calculator, atât local, cât și online.
În acest context, valoarea evaluării formative constă în formarea permanentă, continuă la elevi acompetențelor reflectate în standardele educaționale.
Sarcinile de evaluare formativă urmează să fie separate pe grade de dificultate, pentru a permite oindividualizare a evaluării și o motivare suplimentară a elevilor evaluați. Elaborarea itemilor pentru
evaluare va fi realizată în contextul taxonomiilor corespunzătoare.
Metodele folosite pentru evaluarea continuă presupun chestionarea orală sau scrisă, metodeinteractive: studii de caz, lucrări practice, proiecte, testări interactive asistate de calculator. Activitățile
practice vor fi realizate eficient de către elevi în cazul în care aceștia vor fi informați de către profesor
referitor la: tematica lucrărilor, modul de evaluare (bareme/ grile/criterii de notare), condițiile derealizare a activității.
Realizarea evaluării continue permite o apreciere obiectivă a cunoștințelor și a competențelor
elevilor, precum și a progreselor înregistrate de aceștia.
Evaluarea sumativă se va realiza la sfârșitul fiecărui modul, semestru și an școlar. În calitate deelemente componente ale instrumentelor de evaluare se recomandă utilizarea itemilor de tip problemă
pentru rezolvarea, la calculator, a testelor asistate de calculator și a produselor digitale elaborate de către

elev. În final elevii vor avea de prezentat 1 proiect final:● Proiectul final presupune implementarea unei aplicații demo ce utilizează algoritmi deinteligență artificială. Elevii vor primi aleator una din 3 teme, (1) o aplicație de recunoaștere afețelor, (2) sau un instrument de grupare a pozelor, (3) sau documentelor electronice. Proiectele
vor fi evaluate după următoarele criterii:o Replicabilitatea proiectului (cât este de simplu de reprodus rezultatele proiectului pe oaltă mașină de calcul).
o Prezența tuturor etapelor de dezvoltare a unui sistem inteligent (colectarea datelor,analiza lor, curățarea datelor, testarea mai multor algoritmi/configurări de algoritm IA,
evaluarea sistemului final, prezentarea sistemului final).
o Prezența și claritatea raportului final, care descrie motivația proiectului, dificultatileintampinate și cum acestea au fost rezolvate. Raportul poate fi inclus în codul sursă subforma de docstring-uri.
Evaluarea problemelor urmează să fie realizată în mod automat pe platforma elaborată în cadrul
proiectului TwentyTu, iar punctajele acumulate – adăugate la punctajul total al elevului – absolvent alcursului.

A. Metodică

VI. Bibliografie

1. Cadrul de referinţă al Curriculumului Naţional. Aprobat prin ordinul Ministerului Educației, Culturii și
Cercetării al Republicii Moldova nr. 432 din 29 mai 2017.
2. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European economic
and social committee and the Committee of the regions on The Digital Education Action Plan. Brussels,
17.1.2018. COM (2018) 22 final.
3. Curriculumul de bază. Sistem de competenţe pentru învăţământul general. Aprobat la ședința Consiliului
National pentru Curriculum din cadrul Ministerului Educației, Culturii și Cercetării al Republicii Moldova,
proces-verbal nr. 1939 din 28 decembrie 2018.
4. Curriculumul actualizat la disciplina şcolară „Informatica”, învăţământ gimnazial. Aprobat prin ordinul
Ministerului Educației nr. 936 din 28 august 2014 cu statut de document destinat desfășurării experimentului
pedagogic.
5. Evaluarea Curriculumului Educaţional. Aria curriculară: Matematică şi ştiinţe (studii curriculare). Ion
Achiri, Nina Bîrnaz, Victor Ciuvaga [et. al.]; coord.: Vladimir Guțu. Universitatea de Stat din Moldova,
UNICEF Moldova. – Chișinău: CEP USM, 2018.
6. Informatics Education in Europe: Are We All In The Same Boat? ACM. ISBN: #978- 1-4503-5361-8.
7. Standarde de competenţe digitale ale elevilor din ciclul primar, gimnazial şi liceal. Aprobate prin ordinul
Ministerului Educației nr. 862 din 7 septembrie 2015.
8. Gremalschi Anatol, Prisăcaru Angela. Formarea şi dezvoltarea culturii informaţionale şi a gândirii
algoritmice în învăţământul general. Didactica Pro, nr. 4-5 (110-111), 2018.
9. Gremalschi Anatol, Prisăcaru Angela. Modernizarea curriculumului liceal la Informatică, Acta etcommentationes. Științe ale Educației, nr. 2 (9), 2016.
10. Lupu Ilie, Gremalschi Anatol, Prisăcaru Angela. Dezvoltarea curriculară în informatică, Acta etcommentationes. Științe ale Educației, nr. 1(12), 2018.
11. Sue Sentance, Erik Barendsen, Carsten Schulte. Computer Science Education: Perspectives on Teachingand Learning in School. Bloomsbury Academic, 2018.
12. Artificial Inteligence Curriculum, Class 9 Facilitator, Curated with support from Intel. Accesat 14.06.2020.
Disponibil pe:
http://cbseacademic.nic.in/web_material/Curriculum20/AI_Curriculum_Handbook.pdf
13. Introduction to AI by Intel. AI Developer Program. Accesat 14.06.2020. Disponibil pe:
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/training/course-artificial-intelligence.html

B. De specialitate obligatorie
14. Eric Matthes Python crash course: a hands-on, project-based introduction to programming. 2nd edition.
San Francisco: No Starch Press. 2019. 560 p.
15. Andreas C. Müller, Sarah Guido Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data
Scientists 1st Edition. O'Reilly Media. 2017. 392 p.
16. Саммерфилд, М. Программирование на Python 3: Подробное руководство. Москва: Символ-Плюс.
2016. 608 с.
17. Эндрю Траск Грохаем глубокое обучение. СПб.: Питер, 2019. 352 с.

C. De specialitate suplimentară
18. Джоэл Грае Наука о данных с нуля: Пер. с англ. -СПб.: БХВ-Петербург. 2017. 336 с.
19. Плас Дж. Вандер Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. — СПб.: Питер,2018. 576 с.

20. Жерон, Орельен. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow:концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. Пер. с англ. - СпБ.:ООО "Альфа-книга". 2018. 688 с.

D. Resurse internet
21. Agenția pentru Drepturi Fundamentale a Uniunii Europene. Despre Inteligența Artificială și BigData.
Accesat 14.06.2020. Disponibil pe:
https://fra.europa.eu/en/themes/artificial-intelligence-and-big-data
22. Laura Dioșan. Cursul de Inteligență Artificială. Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca. Facultatea deMatematică şi Informatică. Accesat 14.06.2020. Disponibil pe: http://www.cs.ubbcluj.ro/~lauras/