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全国标准考试和印度的教学大纲...
●国家标准考试（NSE）和印度国家奥林匹克（INO）的教学大纲（INO）（NSEP和INPHO，NSEC和INCO，NSEC和INCEO，NSEB，NSEB和INBO）与高级中学教育（包括中国董事会的12年级）相当于（CBSE的12年级）（包括CBSE的12年级），以相等还可以预期对数学知识达到相同的水平。●全国天文学标准考试（NSEA）和印度国家天文学奥林匹克（INAO）的教学大纲是相似的，更加重视物理，数学和基本天文学。●少年科学（NSEJS）和印度国家初级科学奥林匹克（INGSO）的全国标准考试教学大纲广泛地等同于科学和数学中的中央中等教育委员会（CBSE）的中学水平（直至和包括中央第10级）。●对于所有受试者，还包括下层课程中涵盖的主题。
教学大纲（3和4假期）
4 Thomas Koshy - 带有应用的基本数字理论，学术出版社，第二版，2008年。Web链接和视频讲座（E-Resources）：M1：https：//youtu.be/xlufkmksb3y?list=pl0862d1a947252220 m2：https：//youtu.be/_bikq9xo_5a m3：https：//_bikq9xo_5a m3： https://youtu.be/q9hnsff7hq4?list=pl3rvmhsy8k8lyqswfhsfhsfelujfglqb0ovn M4：https：//youtu.be/ba1iyzrist = https://youtu.be/oqv8wmudeio?list = pllqesfz6hoamsu7v9zbz1ikvccl2atzwl基于活动的学习（在课堂/基于实践的学习中）/基于实践的学习测验，小组讨论，研讨会，课堂分配，
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
I＆II学期的教学大纲B.Sc.生物技术 B.Sc遗传学UG课程2024-25 第五和第六SEM BCA教学大纲.pdf
单位 - 3：微生物技术14 H培养基：细菌的营养需求，培养基的成分。天然和合成媒体，化学定义的培养基，复杂的培养基，选择性，差异和丰富的培养基。纯文化方法：细菌的隔离，培养，鉴定和保存以及伴侣稀释和镀铜方法（倒，散布，条纹）。厌氧菌的培养。纯文化的维护和保存/库存。染色和染色技术：染色原理，细菌染色技术 - 简单染色和差异染色（革兰氏染色和抗酸性染色）。类型的污渍简单污渍和差分污渍。细菌计数技术 - 板（菌落）计数和浊度法。
最终生物学教学大纲2025 PDF
●什么是生活？生物多样性；需要分类；生命的三个领域；分类学和系统学；物种和分类层次结构的概念；二项式术语；研究分类法的工具 - 博物馆，动物园，草药，植物园。●五个王国分类：Monera的显着特征和分类； protista和真菌分为主要群体；地衣；病毒和病毒，将植物的显着特征和分类为主要群体，苔藓植物，孢子菌，裸子植物和被子植物；被子植物 - 分类为类，特征特征和示例，显着特征和动物 - 非对抗的分类，直至门水平，然后缔结级别。●动物和植物中的结构组织：形态和修饰；组织；解剖学和流动植物的不同部分的功能：根，茎，叶，渗透性 - cymose和camose和comemose，豆类，水果和种子，动物组织；昆虫（蟑螂）的不同系统（消化，循环，呼吸，神经和生殖）的形态，解剖学和功能。●细胞结构和功能：细胞理论和细胞作为生命的基本单位；原核和真核细胞的结构；植物细胞和动物细胞；细胞包膜，细胞膜，细胞壁；细胞细胞器结构和功能；内膜系统 - 肾上腺素网，高尔基体，溶酶体，液泡；线粒体，核糖体，质体，微生物；细胞骨架，纤毛，叶叶菌，中心元素（超微结构和功能）；核核膜，染色质，核仁。●细胞分裂：细胞周期，有丝分裂，减数分裂及其意义。活细胞的化学成分：蛋白质，碳水化合物，脂质，核酸的生物分子结构和功能；酶类型，性质，酶作用。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
算法机器人技术简介秋季2024年教学大纲
概述：构成机器人规划，州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化，运动计划，不确定性表示，卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
批次2023的方案和教学大纲
遵循研究伦理•了解当今世界受计算机，信息技术的控制，但明天世界将由思想，概念和创造力统治。•理解，当知识产权在个人和国家的增长中如此重要时，不必强调需要有关知识产权的信息，尤其是一般和工程学的学生。•了解IPR保护为发明人提供了进一步的研究工作和R＆D投资的动力，这导致创造了新的和更好的产品，进而带来了经济增长和社会利益。
教学大纲 - 生成 - ai.pdf
生成的AI代表了技术进步的最前沿的动态领域，其中算法充满了想象，创造和创新的能力。在本课程中，我们旨在为您提供对生成AI的原理，技术和应用的全面了解，同时为您提供一些有机会深入研究专门的主题和为您的利益量身定制的实践项目。计算机科学与工程系为民用，计算机工程，电子和电信和机械工程的学生提供了生成AI的多学科辅修课程，从第三学期本身开始。它跨越了五个学期，最终达到了一个顶峰项目，总计14个学分。课程始于对人工智能和机器学习的理解，并熟悉神经网络的概念，深度学习，这为更深入研究生成AI提供了必要的基础。学生还将学习生成AI中的各种模型，以及这些模型如何通过学习培训数据的基础分布来生成新的数据点。也将熟悉生成AI的各种工具，技术和应用。学生将使用流行的深度学习框架（如Tensorflow或Pytorch）以及不同的体系结构，损失功能和超参数来了解其对生成产量的质量的影响，从而获得动手体验。除了生成逼真的图像或文本之外，还可以探索生成AI的创造性应用。这可能包括音乐发电，风格转移，甚至包括整个故事或艺术品。学生还将学习生成AI的道德含义，例如深层和数据隐私问题。他们还将了解这些技术的社会影响以及如何负责任地使用它们。
U.G.教学大纲 技术预孵育细胞hemvati nandan bahuguna garhwal大学 Radha Ballabha博士
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