Pentru olimpiadă
Pregătire de performanță pentru Olimpiada Națională de Informatică și pentru Olimpiada Națională de Inteligență Artificială, ținută de profesori experimentați și foști olimpici care au concurat pe plan internațional. În doar doi ani, elevii noștri au adus acasă opt medalii internaționale, una de aur și șapte de argint.
Informatică pentru Olimpiadă
Pregătire cu pedigree pentru Olimpiada Națională de Informatică, ținută de profesori experimentați în pregătirea pentru olimpiadă și foști olimpici care au concurat pe plan internațional. Elevii noștri au rezultate expuse în Hall of Fame la olimpiadele și concursuri naționale și internaționale de informatică în fiecare an.
Algoritmi fundamentali
- Complexități, parcurgeri, șiruri, probleme cu secvențe
- Algoritmul lui Euclid
- Greedy & Probleme de idee
- Șiruri de caractere (std::string)
- Sume parțiale
- Sume parțiale în matrice
- Șmenul lui Mars, Șmenul lui Mars 2D
- Ciurul lui Eratostene
- Căutare binară
Structuri de date și recursivitate
- Stivă
- Recursivitate
- Aplicații pe recursivitate: fill, lgput
- Coadă, Algoritmul lui Lee
Algoritmi avansați
- MergeSort, QuickSort (Divide et Impera)
- Backtracking
- Exponențiere rapidă
- Grafuri, DFS, BFS
- Programare dinamică
- Programare dinamică (avansat)
- Ciclu Hamilton, DP pe stări exponențiale
Alte concepte
- Baze de numerație
- Operații pe biți
- Pointeri, referințe, cstring
Structuri de date avansate
- Heap
- Arbori de Intervale
- AIB
- Trie
- Hashuri
- Disjoint Set Union
Algoritmi pe grafuri
- Dijkstra
- Ciclu Euler
- Componente Biconexe
- LCA
Tehnici avansate
- Evaluare de expresii
- RMQ
- Dinamică pe Stări Exponențiale, Ciclu Hamilton
- Teoria Jocurilor
- Ad-Hoc
Inteligență Artificială pentru Olimpiadă
Prima pregătire din România pentru Olimpiada Națională de Inteligență Artificială, ținută de profesorii noștri de top. Elevii noștri au rezultate expuse în Hall of Fame la olimpiadele și concursuri naționale și internaționale în fiecare an.
Procesarea datelor
- Reducerea dimensionalității (Dimensionality reduction)
- PCA – Analiza componentelor principale
Învățare supervizată
- Catboost
- Kernels
- Support vector machines (SVM)
Învățare nesupervizată
- DBSCAN
- Hierarchical
Procesare de text (NLP)
- Pretrained models: Word2Vec, FastText, GloVe
Procesare de imagini (Computer Vision)
- Procesare de imagini
- Augmentări
Deep Learning
- Neural Network Basics: Perceptron, MLP, Backpropagation
- Tehnici de optimizare: SGD, Adam, RMSProp, Learning Rate Schedules, Regularization, Dropout, Batch Normalization
- Rețele neurale convoluționale
- Rețele neurale recurente
- Utilizarea modelelor preantrenate
Cram AI Academy
Program de performanță cu selecție la intrare, antrenament pe echipe și competiții originale. Locurile sunt limitate, iar la final pleci cu un portofoliu competitiv.
© 2026 Bucharest Cram School S.R.L.
