📚 domains.knowledgeBase
domains.exploreGuides
Securitatea Datelor
Teorie completă pentru examenul de Securitatea Datelor: teoria informației, codarea surselor, coduri detectoare și corectoare de erori, criptografie, electronică digitală, memorii semiconductoare și inginerie socială.
Statistics & Data Science
Statistical foundations for AI/ML: descriptive and inferential statistics, hypothesis testing, probability theory, digital health psychometry, and advanced mathematical concepts for data science.
Machine Learning & Deep Learning
Core ML/DL concepts: supervised and unsupervised learning, neural networks (CNN, RNN/LSTM, GAN, Transformers), training techniques, model optimization, and real-world applications in software engineering and NLP.
AI Foundations & Philosophy
Epistemology and scientific method, reasoning types (deductive, inductive, abductive), learning theories, Industry 4.0 and Big Data concepts, AI ethics and socio-political implications, determinism vs freedom.
Programare Python
Programare Python: variabile, tipuri de date, structuri de control, funcții, structuri de date (liste, dicționare, tupluri, mulțimi), OOP și pregătire examen.
Prompt Engineering
Tehnici și principii pentru elaborarea prompt-urilor eficiente în interacțiunea cu modele de limbaj (LLM). Acoperă definiții fundamentale, greșeli frecvente și tehnici avansate precum Persona Pattern, Chain-of-Thought și Few Shots.
🎓 domains.structuredLearning
domains.followCurated
domains.explorePaths