关于 FDP:5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用,例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域,以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题,并提供强大的理论基础,并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
1。工程知识:应用数学,科学,工程基础知识和工程专业知识,以解决复杂的工程问题。2。问题分析:使用数学,自然科学和工程科学的第一原理,识别,制定,审查研究文献并分析复杂的工程问题,得出证实的结论。3。解决方案的设计/开发:用于复杂工程问题和设计系统组件或过程的设计解决方案,这些解决方案或流程满足了指定需求,并考虑了公共卫生和安全以及文化,社会和环境考虑因素。4。进行复杂问题的研究:使用基于研究的知识和研究方法,包括实验设计,数据分析和解释以及信息的综合以提供有效的结论。5。现代工具用法:创建,选择和应用适当的技术,资源和现代工程以及IT工具,包括对复杂工程活动的预测和建模,并了解局限性。6。工程师和社会:应用上下文知识所告知的推理来评估社会,健康,安全,法律和文化问题,以及与专业工程实践相关的随之而来的责任。7。环境与可持续性:了解专业工程解决方案在社会和环境环境中的影响,并证明了对可持续发展的知识和需求。8。道德:应用道德原则并承诺对职业道德,责任以及工程实践的规范。9。个人和团队合作:作为个人,以及在不同团队的成员或领导者以及多学科环境中的成员或领导者。10。沟通:与工程社区以及整个社会进行有效的复杂工程活动进行沟通,例如能够理解和撰写有效的报告和设计文档,进行有效的演讲,并给出清晰的指示。11。项目管理和金融:展示对工程和管理原则的知识和理解,并将其应用于团队的成员和领导者,以管理项目和多学科环境中的成员和领导者。12。终生学习:认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的准备和能力。
临时教员人数:05 访问教员人数:03 专业:控制系统、仪器仪表、电力系统、能源系统、电机、电力电子、电气驱动、照明工程。 教授科目:理论:1. 电力系统运行与控制 2. 先进过程控制与仪器仪表。3. 采矿电气技术,4. 电气和电子测量,5. 物理系统建模与控制,6. 照明科学、工程与设计,7. 其他部门的基础电气工程。学期:1. 电工技术实验室,2. DC-II/III(PES 的先进电力系统分析和电力系统运行与控制)学期,3. 控制系统仿真实验室,4. 过程控制和仪表实验室,6. 测量实验室,8. 物理系统建模与控制实验室,9. 数值仿真和应用工具实验室,10. 电机实验室,11. 新能源和可再生能源实验室,12. DC-I(状态变量分析)学期,13. 不同部门不同科室的基础电气工程实验室,14. CSI(离散和数字系统理论和先进过程控制与仪表)的 DC-II/III 学期,15. 先进过程控制与仪表实验室,16. 先进电力系统分析实验室。
信息安全教育和意识(ISEA)第3阶段项目是一项旗舰计划,旨在增强印度的网络安全能力。由电子和信息技术部(MEITY)率领,该项目着重于通过教育,技能发展和研究计划来增强国家的网络安全姿势。ISEA第三阶段的建立在其先前阶段的成功基础上,通过促进学术行业合作,促进利益相关者的认识,并在信息安全方面接受高级培训,以解决网络安全格局的日益增长的挑战。该计划强调在安全编码,加密,网络安全和IoT和AI等新兴技术等领域的能力建设。通过其整体方法,ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统,并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。通过其整体方法,ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统,并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。
化学工程部提供B.Tech。,M.Tech。andph.d程序。该部门拥有合格的教职员工,致力于在基本和高级领域进行教学和研究。部门设有各种实验室,满足课程需求。该部门具有良好的实验和基于模拟的研究设施。教师积极从事工业咨询和赞助研究项目。该部门已与印度和国外的一些主要产业和大学签署了莫斯。即将毕业的学生通过校园安置将著名的公司吸收,并且大量学生正在接受更高的学习。该部门旨在灌输学生的终身学习技能。该部门的校友在多大型组织中肩负着很高的立场。
B.Pradeep Khanth 7 月 21 日 针对多媒体应用的增强型编解码器设计 Sathiya RR 7 月 23 日 医疗保健中的云计算 J. Angel Sajani 7 月 21 日 使用人工智能和深度学习自动诊断神经系统疾病 M.Vijayakumar 7 月 19 日 用于容错和安全应用的高速和节能 VLSI 架构 Asha Stebi MB 1 月 24 日 具有先进感官和移动能力的多面人形机器人的设计和开发 Dakshina。 DS 7月24日 使用基于皮肤镜图像的高级深度学习网络自动检测皮肤癌 AnlinSahaya 婴儿 Tinu 1月22日 基于深度学习的多模态脑成像用于肿瘤检测 Dr. A. BHUVANESH 是 2022 是 Dr. A. PACKIA ANTONY AMALAN 是 2024 是 Dr. A. SHANAWAZ 是 2016 是 Dr. AMIRDHA SHER GILL 是 2022 是 Dr. K. ARUN PRASATH 是 2021 是 S.Ida Blessy 7月22日 Mr.J Benny John 1月20日 使用人工网络预测聚合物复合材料的机械性能 Mr.J Ebenezer Samuel Daniel 7月17日 一种面向能源的制造布局设计和优化方法行业 先生 C Sankar 7月 14 日 镁基纳米复合材料 先生 S Mareeswaran 1月 13 日 使用声学 - 超声波测试评估树脂基复合材料的结构 先生 K.Solai Senthil Kumar 7月 18 日 天然纤维的物理化学特性和机械性能评估 先生 SP Saravanan 1月 18 日 天然纤维增强聚合物复合材料在机械工程中的应用特性 先生 P Arunkumar 1月 18 日 天然纤维及其复合材料在工程中的应用特性和机械性能 先生 R Susilkumar 1月 18 日 合成和用于微波和微电子应用的 (Ba TiO3)X-(CaCU3Ti4O12)1-X 纳米复合材料的特性 M. VARGHEESE 博士 否 是 P Ragupathy 先生 1 月 15 日 通过加湿脱湿 (HDH) 方法处理染色行业的废水 C Ramech 先生 1 月 15 日 带反射器的太阳能集热器的实验研究 L Ezhil Ruban 先生 7 月 21 日 微通道散热器研究 K Sudhakar 先生 7 月 21 日 利用激光纹理在 6061 铝合金上制造超疏水表面 L Antony Caroxin 先生 7 月 21 日 机械和石膏基隔墙板的热性能 Mr S Paramasivan 1 月 22 日 激光纹理铜表面润湿性研究以增强滴状冷凝 Mr P Madhan 1 月 22 日 使用高温传热流体的抛物线集热器的热性能 Mrs. Sivasankarai 1 月 18 日 在线电力系统应用中数据压缩的信号处理技术的开发 Mrs. S. Karthika 1 月 18 日 并联有源电力滤波器的控制策略的开发 Mr.L.Munia selvan 1 月 18 日 结合风电场的最优功率流的进化算法 Ms.S.Rajeswarai 7 月 22 日 植物叶片疾病检测智能技术的开发 Mrs.R.Madhumitha 1 月 22 日 基于智能电表数据的住宅用电行为大数据分析与可视化 Ms. S. Ledbin vini 1 月 22 日 从卫星图像中自动提取水体 Mr S Selvaprabhu 7 月 17 日 利用相变材料高温储存太阳能 Mr JS Heric 7 月 17 日 利用堆叠排列的电子元件三维冷却
计算机科学与工程人工智能(AI):负责的AI,AI安全性,优化算法;机器学习和深度学习:生物医学信号,农业领域,网络层/传输层中的异常检测,优化算法,位置预测;计算机视觉和图像处理:农业和医疗领域,语音,图像,信号;自然语言处理,LLM;数据分析,视频分析,大数据分析,社交网络分析;理论计算机科学;算法和图理论,可解释的AI(XAI)-Healthcare;分布式计算;边缘计算;云计算;计算范式的能源效率;新兴数据库;生物信息学和计算生物学;数据隐私和安全性,网络安全性,信息安全性,网络安全性中的ML,云数据安全性,量子计算和安全性,分布式计算安全性,硬件安全性,用于网络安全系统和内存的ML;软定义网络 - 安全性;区块链技术;数字取证和犯罪调查;密码学,量子密码学,应用加密,量子加密后,多方计算,差异隐私;智能运输和互联车辆,用于野生动植物和自然保护的数字技术;物联网;通信和信号处理;系统工程的优化;遥感应用;资源管理和日程安排,以进行未来的计算连续体; IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题,增强物理层
关于 FDP:这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术,这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用,它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子,与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时,参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中,提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 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。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML,各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师主持;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情:教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-