Program de master în Procesarea Limbajului Natural (NLP)

English version

Cuprins

Introducere

Masterul în Procesarea Limbajului Natural (NLP) este unul din primele de acest fel în România și se desfășoară în limba engleză, în cadrul Facultății de Matematică și Informatică, Universitatea din București. Programul se bazează pe o tradiție lungă și robustă, începând cu cercetarile de pionierat în lingvistica matematică și computațională ale lui Solomon Marcus din anii ‘60 continuate remarcabil de acesta și de scoala lui ajungând până în prezent la nume de prestigiu binecunoscute in comunitatea de cercetare. Principalele obiective ale programului de master sunt să formeze specialiști cu cunoștințe solide în domeniul procesării limbajului natural și al lingvisticii computaționale, să asigure o pregătire vastă atât teoretică cât și practică absolvenților, să îi ajute pe aceștia să integreze în activitățile lor de cercetare și industriale cele mai recente evoluții din domeniu.

Programul de învățământ din primul an conține 6 discipline fundamentale, pregătitoare pentru cursurile ulterioare din program. Programul din anul al doilea conține 5 discipline avansate și specializate, îndrumându-i pe studenți către o pregătire complexă și interdisciplinară, fiind orientat atât către cercetare, cât și către industrie. Programul fiecărui an este completat de cursuri opționale pentru a oferi studentilor atât cunoștințe suplimentare și complementare despre subiecte de NLP și lingvistică computațională, cât și din domenii conexe de informatică. Lista cursurilor opționale va fi actualizată anual în funcție de dinamica domeniului, de programele de masterat existente în facultate și de interacțiunea cu firmele interesate să ofere pregătire practică specializată în cadrul masterului.

Masteratul se bazează pe un puternic și modern corp profesoral, cu prezențe constante în jurnalele și conferințele de referință din domeniu. Masteratul va promova o atmosferă modernă, deschisă și colegială, bazată pe respectul și recunoasterea reciprocă a fiecărui membru al comunității. Masteratul se adresează tuturor membrilor interesați de procesarea limbajului natural și de lingvistica computațională, va promova egalitatea de gen, și nu va tolera nicio discriminare, indiferent de natura ei (de sex, religie, rasă, etnie, vârstă, etc).

Domeniul de încadrare a programului de studii: Informatică

Titlul programului de studii: Natural Language Processing

Tipul programului de studii: masterat de cercetare, zi

Durata programului de studii: 4 semestre / 120 ECTS

Anul în care urmează să devină operaţional: 2020-2021

Admitere: Iulie & Septembrie 2020: 30 locuri buget

Admitere

Probele de concurs sunt:

  1. analiza dosarului
  2. interviu individual pe baza lucrării de licență.

Candidații a căror lucrare de licență nu se încadrează în domeniile Informatică, Matematică, Calculatoare și Tehnologia Informației, vor pregăti o listă de 4 subiecte din domeniul masterului. 

Candidații trebuie să dețină un certificat de competență lingvistică pentru limba engleza eliberat de către instituțiile abilitate. Aceste certificate pot fi eliberate si de Centrul de Limbi Străine al Universității din București. Daca doriți să sustineti examenul online în perioada crizei, o puteți contacta pe Dna. Prof. Diana Ioniță.

Pentru mai multe informații consultati pagina facultății.

Informații pentru studenții străini pot fi găsite aici.


Contact


Cursuri

Cursuri opționale și alte activități

Alegerea cursurilor opționale

Lista cursurilor opționale pentru fiecare semestru va fi stabilită anual, pe baza cursurilor existente și a opțiunilor studenților (la cerere, și in limita posibilităților, vor fi asigurate și cursuri care nu se găsesc acum în programă). Pentru alegerea cursulurilor opționale fiecare student prezintă opţiunea sa nominalizând, în ordinea descrescătoare a preferinţelor sale, dintr-o listă de cursuri.

  1. Exemple de opțiuni pentru alegerea cursului opțional din semestrul I: Knowledge Representation and Reasoning, Logic for Computer Science sau alte cursuri din planul de învățământ al celorlalte mastere din facultate.
  2. Exemple de opțiuni pentru alegerea cursului opțional din semestrul II: Big Data, Statistics for Data Science sau alte cursuri din planul de învățământ al celorlalte mastere din facultate.
  3. Exemple de optiuni pentru alegerea cursului opțional din semestrul III: Deep Learning, Modern Technologies for Information Security sau alte cursuri din planul de învățământ al celorlalte mastere din facultate.
  4. Exemple de optiuni pentru alegerea cursului opțional din semestrul IV: Information Visualization, Special Topics in Artificial Intelligence sau alte cursuri din planul de învățământ al celorlalte mastere din facultate.

Practica (Industry/Research Practice)

Acest modul poate fi ales de către studenți dintr-o multitudine de optiuni:

După terminarea studiilor

Anul universitar 2020-2021 (anul I) – 60 ECTS

Nr. Cursuri obligatorii C S/L E/V ECTS C S/L E/V ECTS
Sem. I (14 săpt.) Sem. II (14 săpt.)
1 Linguistics for Computer Science 2 1 E 6 - - - -
2 Practical Machine Learning 2 1 E 6 - - - -
3 Natural Language Processing 1 2 1 E 6 - - - -
4 Opțional 2 1 E 6 - - - -
5 Industry/Research Practice - 2 V 6 - - - -
6 Advanced Machine Learning - - - - 2 1 E 6
7 Natural Language Processing 2 - - - - 2 1 E 6
8 Cognitive Computing (in collaboration with IBM) - - - - 1 2 E 6
9 Opțional 2 1 E 6
10 Industry/Research Practice - - - - - 2 V 6
TOTAL 8 6 4E1V 30 7 7 4E1V 30

C = curs; S = seminar/laborator; Ob.xx = obligatoriu; Op.xx = opțional; EV = evaluare; E = examen; V = verificare; ECTS = număr de credite europene transferabile;

Anul universitar 2021-2022 (anul II) – 60 ECTS

Nr. Cursuri obligatorii C S/L E/V ECTS C S/L E/V ECTS
Sem. I (14 săpt.) Sem. II (14 săpt.)
1 Information Retrieval and Text Mining 2 1 E 6 - - - -
2 Machine Translation 2 1 E 6 - - - -
3 Special Topics in Computational Linguistics 2 1 E 6 - - - -
4 Opțional 2 1 E 6 - - - -
5 Disertation Research - 2 V 6 - - - -
6 Bio-NLP - - - - 1 2 E 6
7 Special Topics in NLP and HLT - - - - 2 1 E 6
8 Opțional - - - - 2 1 E 6
9 Disertation Research - - - - - 5 V 12
TOTAL 8 6 4E1V 30 5 9 3E1V 30