- Noutăți admitere
- Informații generale
- Organizarea concursului
- Structura probelor
- Criterii de evaluare și selecție
- Poziţii vacante
- Temele de cercetare propuse
- Comisia de admitere
- Comisia de contestatie
- Acte necesare
1. Noutăți admitere
SESIUNEA I – IULIUE
Perioada de înscriere – 01.07.2024 – 10.07.2024
Testul la limba străină – 11.07.2024, ora 10:00, Catedra de Limbi străine, Corp CH, etaj 5 (pentru candidații înscriși în sesiunea I).
COLOCVIULUI DE ADMITERE SESIUNEA I – 12.07.2024
CCPD_AC: 12.07.2024, ora 09.00, Sala de consiliu a Facultății de Automatică și Calculatoare
REZULTATE ADMITERE – SESIUNEA I
I. FORMA DE DOCTORAT – BUGET
Nr. crt. | Numărul dosarului | Domeniul | Media finală de admitere |
1. | D25 | CTI | 9.87 |
2. | D58 | CTI | 9.62 |
3. | D72 | CTI | 9.50 |
4. | D85 | CTI | 9.75 |
5. | D41 | IS | 9.87 |
6. | D67 | IS | 9.87 |
7. | D78 | IS | 9.25 |
8. | D89 | IS | 9.75 |
II. FORMA DE DOCTORAT – CU TAXĂ
Nr. crt. | Numărul dosarului | Domeniul | Media finală de admitere |
1. | D107 | CTI | 8.50 |
2. | D96 | IS | 9.62 |
SESIUNEA II – SEPTEMBRIE
Perioada de înscriere – 02.09.2024 – 12.09.2024
Testul la limba străină – 13.09.2024, ora 10:00, Catedra de Limbi străine, Corp CH, etaj 5 (pentru candidații înscriși în ambele sesiuni).
COLOCVIULUI DE ADMITERE SESIUNEA II – 17.09.2024 – 20.09.2024
CCPD_AC: 18.09.2024, ora 09.00, Sala de consiliu a Facultății de Automatică și Calculatoare
Programare Colocviu Doctorat AC 18 septembrie 2024
Toți candidații declarați admiși și înmatriculați în anul I de studiu, care nu au domiciliul în municipiul Iași, vor avea asigurate locuri de cazare subvenționate în caminele studențești din campusul Tudor Vladimirescu.
Informații suplimentare: https://doctorat.tuiasi.ro/admitere/admitere-2024/
2. Informații generale
PLATFORMA DE ÎNSCRIERE: https://admitere.tuiasi.ro
Studiile universitare de doctorat constituie cel de-al treilea ciclu al studiilor universitare oferite de Universitatea Tehnică „Gheorghe Asachi” din Iași in calitate de Instituție Organizatoare de Studii Universitare de Doctorat (IOSUD). Ele sunt organizate în cadrul Școlii doctorale și în Consiliile de coordonare a programelor doctorale din facultăți ale IOSUD-TUIASI în două forme:
- cu frecvenţă, pentru o perioada de 3 ani, in regim cu bursă, sau fără bursă
- fără frecvenţă, pentru o perioada de 3 ani, în regim cu taxă
Programul de pregatire universitară avansată se desfăşoară pe baza unui Plan de învăţământ, sub îndrumarea Consiliului de coordonare a programelor doctorale de la Facultatea de Automatică și Calculatoare (CCPD-AC). Alături de disciplinele care vizează pregătirea universitară avansată, planul de învatamânt cuprinde și modulul de pregatire complementară. Finalizarea studiului la disciplinele de pregătire avansată se face prin examen.
Pe parcursul programului de pregătire universitară avansată, doctorandul elaborează un Proiect de cercetare științifică. Tema proiectului se stabilește de către conducătorul de doctorat împreună cu doctorandul și se corelează cu programul de pregătire universitară avansată, domeniul de expertiză al conducătorului de doctorat și cu programele de politică instituțională ale universității.
Pe durata celor 4 semestre din cadrul programului de cercetare ştiinţifică, doctorandul va susține un număr de 2 sau 3 rapoarte apreciate cu calificativ. Susținerea este publică în catedra sau echipa de cercetare formata din 3-5 membri cu titlul de doctor iar rezultatul va fi consemnat întru-un proces verbal.
Rezultatele evaluării se consemnează într-un proces verbal și se exprimă prin calificative. Calificativele „foarte bine” și „bine” permit promovarea directă a doctorandului în programul de cercetare. În cazul obținerii calificativului „satisfăcător” sau „nesatisfăcător”, doctorandul prezintă un nou proiect. Dacă la a doua susținere a probei de promovare în programul de cercetare se obține calificativul „satisfăcător” sau „nesatisfăcător”, doctorandul este exmatriculat din ciclul de studii universitare de doctorat. El primește un Certificat de absolvire a programului de pregatire universitară avansată din cadrul ciclului de studii universitare de doctorat.
Fiecare ciclu al studiilor universitare de doctorat se desfașoară pe baza unor contracte de studii doctorale, încheiate între doctoranzi, Școala doctorală, reprezentată prin conducătorii de doctorat, și universitate. În acest contract sunt prevăzute drepturile și obligațiile fiecărei părți implicate în ciclul de studii universitare de doctorat.
Elaborarea tezei de doctorat se realizează după parcurgerea Programului de pregatire universitară avansată și a Programului de cercetare științifică și trebuie să conțină elemente de originalitate specifice domeniului abordat.
În urma parcurgerii programului de pregătire și a tuturor etapelor de finalizare și evaluare a tezei de doctorat, doctorandul obține diploma și titlul de Doctor în domeniul de studii universitare de doctorat pe care l-a parcurs.
3. Organizarea concursului de admitere iulie – septembrie
Organizarea concursului de admitere pentru ciclul de studii universitare de doctorat din cadrul CCPD_AC se poate desfăşura şi online sau hibrid, în funcţie de cererile depuse şi situaţia la momentul desfăşurării colocviului. În situaţia desfăşurării online / hibrid a colocviului de admitere, procesele verbale ale candidaţilor declaraţi admişi şi respinşi se vor depune în original în maximum 3 zile de la încheierea concursului de admitere.
Pentru fiecare poziție vacantă, a fiecărui conducător de doctorat, ocuparea locurilor se va face după susținerea colocviului, în ordinea mediilor obținute la colocviul de admitere și după aplicarea criteriilor de departajare, unde este cazul. În acest mod fiecare candidat poate alege dintr-o varietate mare de tematici de cercetare pentru teza de doctorat și forme de finanțare, asigurându-se o bună flexibilizare a admiterii.
La concursul de admitere se apreciază, cu note de la 1 la 10, atât nivelul de cunoaştere a problematicii domeniului de doctorat, pe baza consultării literaturii recomandate în bibliografie, cât şi capacitatea candidatului de a-şi asuma iniţiative teoretice, experimentale şi metodologice. Media finală de promovare a concursului de admitere va fi calculată cu două zecimale, fără rotunjire, media minimă de promovare fiind 7 (şapte). Rezultatele concursului de admitere se fac publice prin afişare pe pagina web proprie a facultății.
4. Structura probelor
Concursul de admitere la doctorat constă din cel puţin două probe:
- un interviu în cadrul căruia se analizează nivelul de pregătire şi preocupările ştiinţifice/profesionale ale candidatului, aptitudinile lui de cercetare şi tema propusă pentru teza de doctorat;
- un examen de competenţă lingvistică pentru o limbă de circulaţie internaţională; existența unui certificat de competență lingvistica aflat în termen de valabilitate permite echivalarea acestui examen.
Colocviul se poate susţine şi în limba engleză, la solicitarea conducătorilor de doctorat şi cu acordul CCPD şi al Consiliului şcolii doctorale.
5. Criterii de evaluare și selecție a candidaților:
Evaluarea se bazează pe o prezentare orală, urmată de o discuție aferentă susţinute în fața comisiei de admitere, în timpul de 20 de minute alocat.
- Prezentarea se referă la preocupările proprii de cercetare ştiinţifică, la bibliografia studiată şi la o direcție în cadrul căreia ar urma să fie elaborată teza de doctorat.
- Discuţia are rol de clarificare / aprofundare a unor aspecte ale prezentării.
Prezența candidaților (onsite sau online) la colocviul de admitere este obligatorie.
Criterii de evaluare proba orală | Punctaj |
1. Stadiul actual al cunoașterii științifice în domeniul temei propuse și potențialele contribuții la dezvoltarea acestuia | 2 |
2. Selectarea celor mai relevante și recente surse bibliografice aferente temei de cercetare propuse | 2 |
3. Claritatea obiectivelor de cercetare și caracterul de noutate al acestora | 2 |
4. Corectitudinea științifică, claritatea și relevanța prezentării | 2 |
5. Conformitatea răspunsurilor la întrebările comisiei de admitere la doctorat, referitoare la expunerea susținută și la dezvoltarea potențială a temei propuse | 2 |
TOTAL | 10p |
Admiterea la doctorat se realizează în ordinea notei finale (punctaj), ce rezultă ca medie aritmetică între nota obținută la colocviu și nota obținută la examenul de disertație sau echivalente, în limita locurilor scoase la concurs, dar cu media finală de cel puțin 7.
În situaţia în care există mai mulţi candidaţi pe aceeaşi temă de cercetare a unui conducător de doctorat, va fi selectat candidatul cu punctajul cel mai mare, indiferent de punctajele celor care candidează pe alte teme.
Criterii de departajare a candidaţilor:
- La punctaje egale, departajarea se face ținând cont de nota obținută la examenul de disertație într-o prima etapă şi de media de finalizare a studiilor de licență într-a doua etapă.
6. Poziţii vacante scoase la concurs (sesiunile iulie-septembrie)
Nr. | Conducător de doctorat | Poziţii vacante |
1 | (IS) Prof.dr.ing. Corneliu Botan | 1 taxa |
2 | (IS) Prof.dr. ing. Adrian Burlacu | 1 buget + 1 taxa |
3 | (IS) Prof.dr.ing. Constantin-Florin Căruntu | 3 buget + 3 taxa |
4 | (IS) Prof.dr.ing. Marius Kloetzer | 1 buget + 1 taxa |
5 | (IS) Prof.dr.ing. Corneliu Lazăr | 1 taxa |
6 | (IS) Prof.dr.ing. Mihaela-Hanako Matcovschi | 1 taxa |
7 | (IS) Prof.dr.ing. Alexandru Onea | 1 taxa |
8 | (IS) Prof.dr.ing. Octavian Păstrăvanu | 1 taxa |
9 | (IS) Prof.dr.ing. Mihail Voicu | 1 taxa |
10 | (CTI) Prof.dr.inf. Mitică Craus | 1 buget +1 taxa |
11 | (CTI) Prof.dr.ing. Mircea Hulea | 2 buget + 2 taxa |
12 | (CTI) Prof.dr.ing. Florin Leon | 2 buget + 1 taxa |
13 | (CTI) Prof.dr.ing. Vasile Manta | 1 buget + 1 taxa |
TOTAL | 11 buget + 16 taxa |
7. Teme de cercetare propuse:
Nr. | Tema propusă | Conducător | Bibliografia | Forma de finanţare |
1 | Optimizarea sistemelor de actionare cu motoare sincrone cu magneti permanenti | (IS) Prof.dr. ing. Corneliu Botan | S. H. Kim, Electric motor control, Elsevier, 2017. R. Molina Llorente, Practical control of electric machines, Springer, 2020. P. C. Krause, I. C., Krause, Introduction to modern analysis of electric machines and drives, IEEE Press, Wiley, 2023. | Taxă 1 |
2 | Tehnici bazate pe AI/ML pentru sisteme robotizate inteligente | (IS) Prof.dr. ing. Adrian Burlacu | K. Murphy, Probabilistic Machine Learning – An Introduction, The MIT Press, 2022. Soori, et.al, Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review, Cognitive Robotics, vol 3, pp 54-70, 2023 Zhang D., Wei B. (2020), Learning Control: Applications in Robotics and Complex Dynamical Systems, Elsevier U. Usmani, et.al., A Review of Unsupervised Machine Learning Frameworks for Anomaly Detection in Industrial Applications, In: Arai, K. (eds) Intelligent Computing, Lecture Notes in Networks and Systems, vol 507, 2022. | Buget 1 +Taxă 1 |
3 | Metodologii avansate de parametrizare a regulatoarelor predictive pentru vehicule automate cooperative | (IS) Prof.dr.ing. Constantin- Florin Căruntu | Automated Driving: Safer and More Efficient Future Driving, Eds. D. Watzenig, M. Horn, Springer, 2017. Fusion of Machine Learning and MPC under Uncertainty: What Advances Are on the Horizon?, A. Mesbah, K. P. Wabersich, A. P. Schoellig, M. N. Zeilinger, S. Lucia, T. A. Badgwell,and J. A. Paulson, 2022 American Control Conference (ACC). Learning-Based Model Predictive Control: Toward Safe Learning in Control, L. Hewing, K. P. Wabersich, M. Menner, and M. N. Zeilinger Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2020 3:1, 269-296. | Buget 1 |
4 | Metode de AI/ML pentru detectia anomaliilor dependente de context, considerând analiza semnalelor | (IS) Prof.dr.ing. Constantin- Florin Căruntu | Anomaly Detection Principles and Algorithms, H. Huang, K. G. Mehrotra, C. K. Mohan, Springer, 2018. Machine Learning for Anomaly Detection: A Systematic Review, A. B. Nassif, M. A. Talib, Q. Nasir, F. M. Dakalbab, IEEE Access, 2021. | Buget 1 + Taxă 1 |
5 | Metode avansate pentru proiectarea regulatoarelor predictive robuste la perturbații/ incertudini | (IS) Prof.dr.ing. Constantin- Florin Căruntu | Automated Driving: Safer and More Efficient Future Driving, Eds. D. Watzenig, M. Horn, Springer, 2017. Fusion of Machine Learning and MPC under Uncertainty: What Advances Are on the Horizon?, A. Mesbah, K. P. Wabersich, A. P. Schoellig, M. N. Zeilinger, S. Lucia, T. A. Badgwell, and J. A. Paulson, 2022 American Control Conference (ACC). Learning-Based Model Predictive Control: Toward Safe Learning in Control, L. Hewing, K. P. Wabersich, M. Menner, and M. N. Zeilinger, Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2020 3:1, 269-296. | Taxă 1 |
6 | Utilizarea tehnologiei 5G în cadrul cooperării vehicul-vehicul si vehicul-infrastructura | (IS) Prof.dr.ing. Constantin- Florin Căruntu | 5G-Enabled Vehicular Communications and Networking, X. Cheng, R. Zhang, L. Yang, Springer, 2019. | Buget 1 + Taxă 1 |
7 | Specificații de nivel înalt cu restricții temporale pentru roboți mobili | (IS) Prof.dr.ing. Marius Kloetzer | A. Nikou, D. Boskos, J. Tumova, D.V. Dimarogonas, On the timed temporal logic planning of coupled multi-agent systems, Automatica, vol. 97, pp. 339- 345, 2018 | Buget 1 + Taxă 1 |
8 | Metode avansate de control vectorial al mașinilor de curent alternativ | (IS) Prof.dr.ing. Corneliu Lazăr | Nam K.,H., AC Motor Control and Electrical Vehicle Applications, 2nd edition, CRC Press, Taylor & Francis 2019 | Taxă 1 |
9 | Aplicații ale algebrelor tropicale în modelarea și controlul sistemelor dinamice | (IS) Prof.dr.ing. Mihaela- Hanako Matcovschi | Komenda, J. et al., 2018. Max-plus algebra in the history of discrete event systems. Annual Rev. in Control, 45, pp.240-249. Stańczyk, J., 2018. Max-plus algebra as a tool to modelling & performance anal. of manufacturing systems. Operations Research and Decisions, 28(3), pp.77-97. | Taxă 1 |
10 | Sisteme de control si management a energiei in vehicule electrice si hibride | (IS) Prof.dr.ing. Alexandru Onea | Electric and Hybrid Vehicles, Tom Denton, (2016), Routledge Hybrid Electric Vehicles: Principles and Applications with Practical Perspectives, 2nd Edition, Chris Mi, M. Abdul Mansur, (2018), Wiley | Taxă 1 |
11 | Sisteme liniare comutate, cu incertitudini in dinamica | (IS) Prof.dr.ing. Octavian Păstrăvanu | F. Blanchini, S. Miani, Set-Theoretic Methods in Control, Springer, 2015, Cap. 6 (pag 235-288) | Taxă 1 |
12 | Modele comportamentale nerecursive in analiza si sinteza sistemelor dinamice | (IS) Prof. dr. ing. Mihail Voicu | M Voicu, O Pastravanu, Non-Recursive Behavioural Models in Control Analysis and Design, 2023, Cambridge Scholars Publishing | Taxă 1 |
13 | Modele matematice, algoritmi și tehnici AI/ML pentru sisteme distribuite descentralizate. | (CTI) Prof.dr. Mitică Craus | M. van Steen and A.S. Tanenbaum, Distributed Systems, 4th ed., distributed-systems.net, 2023. K. Kaushik, I. Sharma, „Mastering Blockchain: A deep dive into distributed ledgers, consensus protocols, smart contracts, DApps, cryptocurrencies, Ethereum, and more, 3rd Edition”, Springer, 2024. A. Parisi, „Hands-On Artificial Intelligence for Cybersecurity”, Packt Publishing, 2019. | Buget 1 |
14 | Algoritmi evolutivi pentru probleme de optimizare multicriterială, orientați pe calitate şi diversitate. | (CTI) Prof.dr. Mitică Craus | M. Li and X. Yao, „Quality Evaluation of Solution Sets in Multiobjective Optimisation”, ACM Computing Surveys, vol. 52, no. 2, pp. 1–38, Mar. 2019. K. Chatzilygeroudis, A. Cully, V. Vassiliades, and J.- B. Mouret, „Quality-Diversity Optimization: A Novel Branch of Stochastic Optimization”, Springer Optimization and Its Applications, pp. 109–135, 2021. T. Pierrot, G. Richard, K. Beguir, and A. Cully, „Multi-objective quality diversity optimization”, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Jul. 2022. | Taxă 1 |
15 | Aplicații ale rețelelor neuronale cu structură plauzibil biologică (Spiking neural networks) | (CTI) Prof.dr.ing. Mircea Hulea | Neuromorphic Hardware Complete Self-Assessment Guide, ISBN: 9781976289149, 2017. SpiNNaker – A Spiking Neural Network Architecture (Nowopen), Editors: S. Furber and P. Bogdan, ISBN: 978-1680836523, 2020. E. Izhikevich, Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting (Computational Neuroscience, Computational Neuroscience Series, 2010. | Buget 1 |
16 | Aplicații ale inteligenței artificiale în sinteza și testarea circuitelor digitale | (CTI) Prof.dr.ing. Mircea Hulea | Wang, L.T., Wu C.W., and Wen, X., VLSI Test Principles and Architectures: Design for Testability, San Fancisco: Morgan Kaufmann, 2006.Chakravarthi, V. S., A practical approach to VLSI System on Chip (SoC) design: a comprehensive guide, Springer, 2019. | Buget 1 |
17 | Tehnici avansate de evaluare a performanțelor de fiabilitate în sisteme complexe | (CTI) Prof.dr.ing. Mircea Hulea | Chaturvedi, S.K., Network Reliability: Measures and Evaluation, Scrivener Publishing – Wiley, New Jersey, 2016. Zio, E., The Monte Carlo simulation method for system reliability and risk analysis, Springer, London, 2013. Faulin, J., Juan, A., Martorell, S., Ramirez-Marquez, J.-E., Simulation methods for reliability and availability of complex systems, Springer, London, 2010. | Taxă 1 |
18 | Comunicații optice in spectrul vizibil (Visible light communications) | (CTI) Prof.dr.ing. Mircea Hulea | M. Uysal, C. Capsoni, Z. Ghassemlooy, A. Boucouvalas, E. Udvary, Optical Wireless Communications, An Emerging Technology, Springer, 2016, Electronic ISBN:978-1-4799-5601-2. Z. Ghassemlooy, W. Popoola, S. Rajbhandari, Optical Wireless Communications, Optical Wireless Communications System and Channel Modelling with MATLAB®, Second Edition, CRC Press, 540 pages, 2019, ISBN 978-149-874-2696 | Taxă 1 |
19 | Metode avansate de învățare automată și optimizare | (CTI) Prof.dr.ing. Florin Leon | Russell, S. J., Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson; 4th edition Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning, MIT Press | Buget 2 |
20 | Analiza sistemelor complexe cu ajutorul simulărilor multi-agent | (CTI) Prof.dr.ing. Florin Leon | Wooldridge, M. (2002). An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons | Taxă 1 |
21 | Tehnici de inteligenţă artificială pentru interpretarea scenelor vizuale | (CTI) Prof.dr.ing. Vasile Mant | Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd Edition, Springer 2022 https://www.cs.cornell.edu/courses/cs5670/2023sp/le ctures/lectures.html | Buget 1 |
22 | Procesarea cuantică a informației | (CTI) Prof.dr.ing. Vasile Manta | Quantum Computation and Quantum Information, Michael A. Nielsen & Isaac L. Chuang, Cambridge University Press | Taxă 1 |
TOTAL | Buget 11 + Taxa 16 |
8. Comisia de admitere, sesiunile iulie – septembrie 2024:
- Prof. dr. ing. Octavian Cezar Păstrăvanu – președinte (IS)
- Prof. dr. ing. Florin Leon – membru (CTI)
- Prof. dr. ing. Constantin Florin Căruntu – membru (IS)
- Prof. dr. ing. Mircea Hulea – membru (CTI)
9. Comisia de contestație, sesiunile iulie – septembrie 2024:
- Prof. dr. Mitică Craus – președinte (CTI)
- Prof. dr. ing. Corneliu Lazăr – membru (IS)
- Prof. dr. ing. Adrian Burlacu – membru (IS)
Contestaţiile referitoare la rezultatul concursului de admitere se depun la directorul CCPD în maximum 1 zi lucrătoare de la afişarea listei cu candidaţii declaraţi admiși și se rezolvă de către comisia de contestaţii în termen de 2 zile lucrătoare de la depunere. Nu se admit contestaţii:
- pentru probele orale
- pentru necunoaşterea metodologiei de admitere
- după expirarea termenului de depunere al contestaţiilor
Rezultatul concursului de admitere înregistrat după soluționarea contestațiilor este definitiv.
10. Acte necesare
Acte necesare pentru inscriere: https://www.tuiasi.ro/doctorat/doctorat-admitere-candidati/
Precizări suplimentare cu privire la adeverința medicală inclusă în dosarul de admitere
Adeverința medicală emisă de medicul de familie (sau, după caz, de medicul specialist) trebuie să includă, în mod explicit, mențiunea: „Nu este în evidență cu boli psihice și infecțio-contagioase„.
Acolo unde este cazul, se va aduce avizul psihologic/psihiatric.