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国家技术研究院Warangal
●机器学习和数据科学的基本原理●受监督，无监督和强化学习●大数据分析和基于云的数据处理●物联网（IOT） - 概念和体系结构●用于IoT的边缘和雾计算●IoT的边缘和雾计算●IOT和数据驱动的系统网络和数据网络网络●5G和超越：IT网络●IT型连接。优化和自动化●联合学习和分发了用于物联网的AI●行业应用和未来趋势●动手会议和案例研究●基于IoT的医学应用中图像处理和深度学习的影响●未来的前景，深度学习的挑战，深度学习的潜力和图像分析的潜力●案例研究和医疗保健应用程序
FDP AI ML 2024 EC.CDR
ai（人工智能），ML（机器学习）和物联网（IoT）是变革性的技术，它们正在重塑我们世界的各个方面。人工智能（AI）工具被广泛用于各种各样的搜索引擎，图像编辑，撰写文章，教育，社交网络等。在所有此类工具的基础上，都有通过AI技术设计的模型，例如搜索方法，优化，机器学习（ML）用于启用预测性分析和医疗保健，增强图像和语音识别，并在自动驾驶中推动进步。ML还有助于欺诈检测，自然语言处理和个性化营销策略。本质上，AI/ML在推动进度和解决各个领域的复杂问题方面至关重要。他们是技术进步的核心，并有可能显着影响我们的日常生活和社会的未来。物联网（物联网）由于其变革性的潜力而在各个部门和地区都广受欢迎。物联网最受欢迎和有影响力。物联网在各个部门和地区的广泛应用中很受欢迎。教师发展计划的目的是重塑其对AI/ML和IoT的了解，这是变革性技术。
在线教师发展计划（FDP）...
序言：“电子与ICT学院”是在Goi Meity的经济援助的情况下在Nit Warangal成立的。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院在电子，信息通信技术，行业的培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，技术孵化和企业家活动的标准化课程，信息通信技术，培训和咨询服务，行业课程开发，行业课程开发，工业课程开发以及企业家活动中提供了教师发展计划（FDP）。此FDP致力于解决电动汽车和ESS的设计，挑战和网格整合，这既代表过渡到可持续能源的未来的承诺和复杂性。它们的重要性在于他们减轻气候变化，增强能源弹性并支持更可持续和联系的社会的能力，该社会正在美国国家理工学院，瓦兰加尔（Warangal）和安妮特（Anits）维萨卡帕特南（Anits Visakhapatnam）在线进行。院士和行业专家处理整个课程。majorsecontents：
永久磁铁同步电动机（PMSM）用于...
（由电子和信息技术部（MEITY），GOI赞助）序言：“电子与ICT学院”是在Nit Warangal建立的，并在Goi Meity的财政援助下建立了。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。CV和医学成像专家的知名资源人员将提供基于计算机的视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别。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的图像分析和医学图像分类的AI/ML。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。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2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。
3 FDP手册RM 2025.CDR
•增强研究技能：为教职员工配备高级技术和工具，用于进行高质量的研究，包括统计方法，数据分析和研究设计。•更新知识：让教职员工了解各个学科的研究方法中的最新发展，趋势和最佳实践。•提高赠款写作：发展技能，以编写成功的研究建议和赠款，包括了解资金机制和要求。•加强数据管理：培训教师在数据收集，存储，管理和共享的最佳实践中，确保数据完整性和可访问性。•支持指导与协作：鼓励教师指导初级研究人员并与同龄人合作，从而增强机构内的研究环境。•利用研究技术：熟悉可以帮助数据收集，分析和可视化的新研究技术和软件工具。•促进基于证据的教学：将研究发现整合到教学实践中，以增强教育成果并确保教职员工的教学得到当前研究的告知。
gcek-生成人工智能的FDP
政府工程学院，Karad是西马哈拉施特拉邦的一家主要自治学院，由于后期Shri的努力，成立于1960年。 Yashawantrao Chavan。 该学院隶属于Kolhapur的Shivaji大学，并担任重要教育中心多年。 karad（提到的卡哈德）也被认为是流亡的第13年，潘达瓦斯（Pandavas）留在Wai，当时被称为“ Viratnagari”。 该研究所提供了5个UG计划，包括民用，机械，电气，信息技术以及电子和电信工程以及民用8 PG计划（建筑管理与结构工程学。 ），机械（热力，生产工程和设计工程），电气工程（电源系统），计算机科学与工程以及计算机应用程序硕士（MCA）。 在来自马哈拉施特拉邦州的16家机构中，被选中参加第三阶段的技术教育质量改进计划（TEQIP-III） - 印度政府雄心勃勃的项目。 工程学院，卡拉德就是其中之一。政府工程学院，Karad是西马哈拉施特拉邦的一家主要自治学院，由于后期Shri的努力，成立于1960年。Yashawantrao Chavan。该学院隶属于Kolhapur的Shivaji大学，并担任重要教育中心多年。karad（提到的卡哈德）也被认为是流亡的第13年，潘达瓦斯（Pandavas）留在Wai，当时被称为“ Viratnagari”。该研究所提供了5个UG计划，包括民用，机械，电气，信息技术以及电子和电信工程以及民用8 PG计划（建筑管理与结构工程学。），机械（热力，生产工程和设计工程），电气工程（电源系统），计算机科学与工程以及计算机应用程序硕士（MCA）。在来自马哈拉施特拉邦州的16家机构中，被选中参加第三阶段的技术教育质量改进计划（TEQIP-III） - 印度政府雄心勃勃的项目。工程学院，卡拉德就是其中之一。
在线教师发展计划（FDP）...
关于FDP：有关计算机视觉的人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），医学成像应用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个安全应用的医学成像和技术。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。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。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。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。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
在线教师发展计划（FDP）
●量子计算简介。●Qubits，统一转换和测量。●张量产品和狄拉克表示法。●超密集编码。●可逆性，量子门和量子电路。●在Bloch球上的量子位表示。●Deutsch-Jozsa算法和Simon的算法。●Bernstein Vazirani算法。●量子傅立叶变换。●Grover的搜索算法。●Shor的算法。●量子计算优势的基础。●用于量子图像处理的量子算法。●量子互联网的实际限制。●量子加密后。
FDP OBE 和教师必备的 AI 工具
Anil Ramachandran 教授 文学硕士、工商管理硕士、哲学硕士、哲学博士 坎努尔大学研究与发展部门主任 坎努尔大学体育与运动科学学院教授兼院长 坎努尔大学前任 IQAC 主任、前任注册主任（主管） 体育心理学顾问、印度体育心理学协会秘书长
为期 2 周的 GNSS/NavIC 应用高级 FDP ...
Ivan G Petrovski 博士，iP Solutions，日本 Ivan G. Petrovski 博士在 GNSS 领域工作了 35 年多。他在学术领域和行业都拥有丰富的经验和专业知识。他的学术经历包括担任莫斯科航空学院 - 技术大学副教授、日本东京海洋科学技术大学客座教授以及美国 Embry Riddle 航空学院客座讲师。他曾担任日本国家航空实验室 (现为 JAXA) 的日本科学技术振兴机构研究员，并领导 DX Antenna Inc. 和 GNSS Technologies Inc. 的 GNSS 研发。他是多篇论文 (ION 最佳论文奖)、GPS World 和 Inside GNSS 杂志文章以及多项专利的作者。他是 GPS World 杂志顾问委员会成员。他是剑桥大学出版社出版的两本书的作者。目前，他领导 iP-Solutions Inc. 的 GNSS 产品开发，造福学术界和研究界。