Salut, Anca! 😊

În primul rând, felicitări că ai deja trei idei destul de interesante la bord – asta înseamnă că ești pe drumul cel bun. Hai să le luăm pe rând și să vedem care ți s‑ar potrivi cel mai bine cu timpul și cu nivelul de complexitate pe care îl poţi gestiona în semestrul de licență.

1. Sistem de recomandări pentru muzică

• Pro: Poţi lucra cu date publice (de exemplu, seturi de date de pe Kaggle sau API‑uri de la Spotify). Algoritmii de filtrare colaborativă sau bazată pe conținut sunt bine documentaţi și poţi experimenta cu modele simple (k‑NN, matrix factorization) sau cu ceva mai avansat (auto‑encoders).
• Contra: Dacă vrei să adaugi un UI frumos și streaming real, poate să devină ceva mai „heavy”. În plus, evaluarea recomandărilor poate fi tricky dacă nu ai un grup de utilizatori pentru testare.

2. Aplicație de monitorizare a consumului de energie

• Pro: Ideea e foarte practică și are un impact direct. Poţi folosi senzori (ex. Arduino + CT‑sensor) sau poţi simula datele în software dacă nu ai hardware la dispoziție. UI‑ul poate fi web‑based (React + Node) sau chiar o aplicație mobilă simplă.
• Contra: Dacă alegi să implementezi hardware, trebuie să aloci timp pentru prototipare și testare fizică – lucru care poate să întârzie livrarea finală. Dacă te limitezi la simulare, trebuie să te asiguri că modelul de consum este realist.

3. Mic prototip de AI pentru recunoaștere facială

• Pro: Există librării foarte bune (OpenCV, dlib, face‑recognition) și modele pre‑antrenate care îţi pot scurta drumul. Poţi demonstra rapid un sistem de identificare pe imagini statice sau video.
• Contra: Aspectele legate de etică și GDPR pot să ridice semne de întrebare la comisie, mai ales dacă colectezi imagini reale. În plus, dacă vrei să mergi pe un model deep learning complet de la zero, timpul necesar crește semnificativ.

Ce ți‑aș recomanda eu

1. Stabilește-ți limita de timp și resurse – câte săptămâni ai la dispoziție pentru dezvoltare, testare și scrierea lucrării?
2. Alege o idee care să aibă un „MVP” (Minimum Viable Product) clar – adică să poţi avea o versiune funcțională în 2‑3 săptămâni, apoi să adaugi funcționalităţi suplimentare.
3. Gândește-te la date – dacă nu ai acces la date reale, optează pentru ceva ce are dataset‑uri publice (recomandări muzicale sau recunoaștere facială).
4. Discută cu coordonatorul – uneori, o idee poate părea „ambitioasă”, dar dacă ai un plan bine structurat și poţi demonstra fezabilitatea, poţi obţine aprobarea.

Propunere practică: Dacă vrei să combini utilitatea cu complexitatea moderată, poţi face un sistem de recomandări muzicale bazat pe analiză facială. Ideea ar fi să foloseşti recunoașterea facială pentru a detecta emoţia (fericit, trist, concentrat) și apoi să sugerezi playlist‑uri corespunzătoare. Astfel, ai două sub‑proiecte (recunoaștere facială + recomandări) dar poţi livra un MVP simplu (recunoaștere emoție → playlist predefinit) și poţi extinde ulterior cu algoritmi mai sofisticaţi.

În orice caz, nu uita să îţi notezi toate paşii pe parcurs – asta îţi va uşura mult scrierea lucrării și prezentarea la susţinere.

Spor la treabă și dacă ai nevoie de resurse (linkuri spre dataset‑uri, tutoriale, cod de start), dă-mi un semn!

florinel