Constanța · An școlar 2026–2027
Centrul de Excelență la Inteligență Artificială
CEXIA pregătește elevi din Constanța pentru olimpiadele naționale și internaționale de inteligență artificială — de la fundamentele Python, până la rețele neuronale, computer vision și NLP modern, cu programa aliniată la ONIA și la syllabus-ul IOAI.
- Ședințe pe an
- 36
- Durata unei ședințe
- 90 min
- An școlar
- 2026–2027
- Locație
- Constanța
Ce ne propunem
Un traseu gradual, de la primele linii de cod până la performanța de concurs.
CEXIA — Centrul de Excelență la Inteligență Artificială — își propune să formeze și să dezvolte competențe de programare, analiză de date, învățare automată și inteligență artificială, printr-un traseu gradual, adaptat elevilor care pornesc de la un nivel introductiv de Python și au nevoie de consolidare înaintea temelor de competiție.
În primul interval, octombrie–decembrie, accentul cade pe Python, NumPy, Pandas și fundamentele de Machine Learning, astfel încât elevii să poată aborda materia de bază relevantă pentru etapa județeană. În perioada ianuarie–mai, programa continuă gradual cu PyTorch, rețele neuronale, Computer Vision, NLP modern și teme selectate din syllabus-ul IOAI.
Activitățile sunt organizate predominant practic, prin notebook-uri, seturi de probleme, mini-simulări și îmbunătățirea unor baseline-uri — nu prin teorie abstractă.
Pregătire de performanță
Repere principale: ONIA, ROAI și IOAI
ONIA
Olimpiada Națională de Inteligență Artificială
Competiția națională de referință pentru elevii de liceu și gimnaziu din România, cu etape județene și naționale.
ROAI
Etapa de selecție națională pentru echipa României
Procesul prin care se formează reprezentarea României la competițiile internaționale de inteligență artificială.
IOAI
International Olympiad in Artificial Intelligence
Olimpiada internațională de inteligență artificială — reperul de performanță al programei CEXIA pentru anul 2026–2027.
Planificare
Trei etape, un singur traseu spre performanță
Etapa I · Octombrie – Decembrie 2026
Python, NumPy, Pandas, Machine Learning clasic și simulare de etapă județeană.
Etapa II · Ianuarie – Martie 2027
PyTorch, rețele neuronale, optimizare, CNN, clasificare de imagini și transfer learning.
Etapa III · Aprilie – Mai 2027
Detecție și segmentare, CLIP și modele generative la nivel de utilizare, BERT, attention, transformers, modele de limbaj, audio și simulări integrate.
Vezi calendarul detaliat pe luni →
Competențe generale
Ce știe să facă un absolvent al programului
Identifică și utilizează elementele fundamentale ale programării Python, ale lucrului cu date și ale inteligenței artificiale.
Explică intuitiv modul de funcționare al algoritmilor de învățare automată și al rețelelor neuronale.
Utilizează Python, NumPy, Pandas, scikit-learn și PyTorch pentru rezolvarea unor probleme concrete.
Analizează și compară modele, metrici și strategii de preprocesare pentru a alege o soluție potrivită.
Evaluează corect performanța, limitele, supraînvățarea și riscul de scurgere de date al unei soluții.
Elaborează și îmbunătățește notebook-uri și baseline-uri reproductibile pentru probleme de tip concurs.
Integrează modele pentru date tabelare, imagini, text și audio în sarcini practice de inteligență artificială.
Înscriere
Locurile pentru grupa Începători sunt limitate
Completează formularul de înscriere și revenim cu detalii despre grupă, orar și prima ședință.
Completează formularul de înscriere