Doctorat în Informatică și A.I.

Universitatea din Manchester, UK, 2025 – prezent

Inteligență Artificială, Informatică, Învățare prin Întărire, Raționamentul Modelelor Generative, Modele de Lume.

Agent-Lab UoM genai.ac.uk – Hub-ul AI pentru Modele Generative

M.Sc. în Business Analytics

University of Bath, UK, 2020 – 2023

Disertație pe Dynamic Time-Warping pentru clusterizarea datelor de piață, cu scopul îmbunătățirii strategiilor de investiții prin identificarea tiparelor asincrone de piață.

B.Sc. (Hons) în Informatică ^{cu Experiență Industrială}

Universitatea din Manchester, UK, 2013 – 2017

• Disertație pe agenți JVM nativi non-intruzivi pentru capturarea stării interne a aplicațiilor de producție live în timpul erorilor critice.
• Stagiu de 1 an în 2 echipe la Morgan Stanley, Londra, UK.

MicroMasters în Statistică și Știința Datelor

Massachusetts Institute of Technology, US-Remote, 2025 – PREZENT

Deoarece nimic nu se compară cu o abordare structurată și angajată a învățării, aprofundez statistica (Larry Wasserman) și probabilitățile (Bertsekas, Tsitsiklis), precum și utilizarea lor în învățare automată și știința datelor, pornind de la teoria fundamentală, construind și consolidând înțelegerea de jos în sus.

• Probability – The Science of Uncertainty and Data – MITx 6.431x
• Fundamentals of Statistics – MITx 18.6501x
• Data Analysis: Statistical Modelling and Computation in Applications – MITx 6.419x
• Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning – MITx 6.86x
• Capstone Exam in Statistics and Data Science – MITx DS.CFx

Program de Inteligență Artificială

University of Oxford, Saïd Business School, UK, 2025

Am lăsat deoparte pălăria inginerului teoretic și am pus-o pe cea a rezolvării de probleme reale, unde etica, politicile și obiectivele de business ocupă scena centrală. Timp de șase săptămâni am intrat în contact cu oameni din întreaga lume, la diferite niveluri de seniorat și în puncte diverse ale vieții, ceea ce mi-a oferit numeroase perspective noi asupra problemei inteligenței artificiale și a implementării ei la scară.

• Istoria și ecosistemul inteligenței artificiale
• AI și învățare automată: Înțelegerea cutiei negre
• Înțelegerea deep learning-ului și a rețelelor neuronale
• Dincolo de predicție: Valorificarea AI generativ
• AI, etică și societate

Psihologie: O Introducere

University of Oxford, Department for Continuing Education, UK, 2025