DESCRIEREA CURSULUI
Cursul Machine Learning – Noțiuni de bază oferă o introducere aplicată în conceptele, tehnicile și algoritmii esențiali, de la pregătirea datelor până la evaluarea modelelor predictive.
Descoperă fundamentele învățării automate și modul în care datele pot fi transformate în decizii inteligente.
Vei învăța cum să distingi între învățarea supravegheată, nesupravegheată și prin întărire, cum să alegi și să interpretezi algoritmii potriviți și cum să eviți erorile frecvente în procesul de modelare.
Prin exemple practice și explicații intuitive, cursul te va ghida pas cu pas în construirea propriului model de clasificare.
Ideal pentru studenți, analiști de date, profesioniști în domeniul economic sau tehnic, precum și pentru oricine dorește să înțeleagă cum funcționează inteligența artificială la nivel de bază.
Format: interactiv (prezentare + demo-uri + exerciții).
OBIECTIVELE CURSULUI
- Înțelege logica și etapele unui proiect de Machine Learning;
- Lucra cu date reale pentru a antrena modele predictive;
- Evalua performanța și robustețea unui model;
- Aplica conceptele în contexte economice, financiare sau organizaționale.
GRUPUL ŢINTĂ
Cursul se adresează managerilor, specialiștior de business, risk, compliance, IT, data, consultanți
CONŢINUT
Secțiunea 1: Start în ML: ce este și cum arată un proiect cap-coadă
Înțelegi rapid ce este Machine Learning și cum arată un proiect cap-coadă, fără ceață
- Machine Learning pe înțelesul tuturor: ce este și la ce te ajută
- Harta unui proiect ML: de la problemă la model în producție
Secțiunea 2: Tipuri de ML: supravegheat, nesupravegheat și agentic
Alegi tipul potrivit de Machine Learning în funcție de date și obiectiv
- Învățarea supravegheată: când ai etichete și vrei predicții clare
- Învățarea nesupravegheată: când cauți tipare și segmente ascunse
- Semi-supravegheat și agentic: când datele sunt incomplete, iar AI „acționează”
Secțiunea 3: Datele care fac diferența: curățare, feature engineering, split
Aici se câștigă proiectele ML: date curate, variabile bune, split corect
- Curățare și preprocesare: transformă haosul în date bune de model
- Feature Engineering: variabile care chiar cresc performanța
- Train, Test și Validation: cum eviți păcăleala și obții rezultate reale
Secțiunea 4: Algoritmii de bază: kit-ul esențial pentru 80% din cazuri
Setul de bază pe care îl folosești în 80% din proiecte
- Regresii, liniară și logistică: fundamentul care nu moare niciodată
- Arbori și Random Forest: putere, interpretabilitate și rezultate solide
- KNN și SVM: „arme” rapide când vrei performanță fără complexitate inutilă
Secțiunea 5: De la teorie la practică: evaluare și proiect final complet
Pui totul cap la cap într-o aplicație completă, cu interpretare
- Evaluarea modelelor: cum știi dacă este bun sau doar noroc
- Proiect final: construiești un model de clasificare complet și îl interpretezi
LECTORI
Tiberiu Mihai, MBA, are o experienţă de peste 28 ani în domeniul bancar, cu specializare în domeniul evaluării riscului de credit, acoperind ariile riscului operativ (underwritting) şi strategic, precum şi analiza financiară a companiilor. În ultimii 20 ani a ocupat poziţii de middle management in sistemul bancar si are o bogată experienţă în domeniul analizei bonităţii şi a capacităţii de plată a companiilor, acoperind o largă paletă de industrii. De asemenea, în ultimii 12 ani, a fost implicat în dezvoltarea şi implementarea modelelor de rating corporate. Este absolvent al ASE Bucureşti, Facultatea de Management şi al unui program de Master cu specializarea Management Financiar şi Pieţe de Capital, deţine Diploma MBA a Universite de Montreal – HEC Montreal, a participat la programe de specializare în machine learning si inteligenta artificiala în străinătate. S-a alaturat echipei de lectori/experţi asociaţi ai IBR în anul 2015.
Cezar Chirilă, deține un doctorat în Finanțe Cantitative (summa cum laude), obținut în anul 2013 la Frankfurt School of Finance & Management. Din 2024 face parte din sistemul bancar elvețian, unde proiectează și implementează sisteme de risc bazate pe inteligență artificială și fluxuri de analiză care susțin administrarea unui portofoliu global de credite de aproximativ 700 miliarde USD. În perioada 2017–2024 a activat în cadrul Credit Suisse (Elveția), ocupând funcțiile de Senior Portfolio Risk Manager și Senior Economic Risk Capital Modeler, contribuind la dezvoltarea motoarelor de capital economic și a soluțiilor complete de analiză a riscului. Între 2014 și 2017 a coordonat echipa de modele de rating și parametri de risc din cadrul BCR, în Departamentul de Management Strategic al Riscului. A participat la proiecte privind testele de stres, implementarea standardului IFRS 9 și implementarea abordării bazate pe ratinguri interne (IRB) pentru portofoliile de retail, corporate și municipalități ale băncii. În cadrul BCR a inițiat și dezvoltat „Credit Risk Workshop”, un program dedicat studenților din ultimul an de master la Academia de Studii Economice din București și la Facultatea de Matematică. În prezent, predă la University of Zurich, la Frankfurt School of Finance & Management și la Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iași și lector al Institutului Bancar Român, din anul 2014. Anterior, a fost profesor asociat la Academia de Studii Economice din București, unde a predat managementul riscului în cadrul Școlii Doctorale de Finanțe și Bănci (DOFIN) și al programului de master de cercetare în finanțe (CEFIN). De asemenea, a fost cadru didactic asociat la Universitatea din București, unde a predat riscul de credit în cadrul programului de master de Matematică Aplicată..
DURATA ŞI PERIOADA DE DESFĂŞURARE A CURSULUI
Cursul se desfăşoară pe durata a 1 zi (8 ore).
23 octombrie 2026, orele 9:00 – 17:00
Înscrierea la curs se face prin completarea fişei de înscriere. O puteţi descărca de aici şi, după ce o completaţi, o puteţi transmite responsabilului de curs pe e-mail.
Cursul se va livra ONLINE, pe platforma Zoom.
La finalul cursului, participanţilor li se vor transmite pe email: suportul de curs, linkul pentru evaluarea cursului şi certificatul, emis de IBR (sub egida membrilor fondatori: BNR şi ARB), cu 7 credite de dezvoltare profesională continuă (CPDs).
Pentru tariful cursului şi alte detalii vă rugăm să ne contactaţi telefonic sau prin e-mail.
PERSOANA DE CONTACT:
Georgiana Gojgărea
Training specialist
Telefon: 0748.886.819
e-mail: georgiana.gojgarea@ibr-rbi.ro