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在司法决策中使用人工智能 -
在司法部门增加了人工智能（AI）的使用引起了人们对AI辅助决策是否维护行使司法酌处权的基本价值的关键问题。近年来，法院越来越多地通过AI来提高行政效率并加强司法的机会。1使用AI来提高行政效率包括AI系统，该系统支持法院处理和管理文件，数字记录听证会以及视听链接，使证人能够在没有外表的情况下提供证据。2电子申请，电子审判和电子案例管理系统，使律师能够通过诉讼数据库访问法院文件，被广泛认为是提高行政效率。3然而，尽管各个国家都采用了AI系统来支持决策，但这种使用围绕着很大的焦虑。例如，使用刑事风险评估算法来预测未来的不当行为风险，这引起了人们对问责制，透明和公平过程的担忧。4也担心模拟司法酌处权的AI系统是否可以维护司法决策的基本价值观。5与使用AI有关的法律和政策仍然相对非正式，但尚未发育不足，这一事实突显了这种担忧。
人工智能
战略指导 Biswajit Saha 博士，中央中等教育委员会主任（技能教育）， Sh。 Ravinder Pal Singh，中央中等教育战略顾问委员会技能教育部联合秘书 Shipra Sharma 女士，IBM 印度/南亚企业社会责任负责人 Joyeeta Das 女士，IBM 全球教育和劳动力发展主管兼战略家 Mani Madhukar 博士，IBM 课程规划团队 SkillsBuild 项目主管 Manav Subodh 先生，1M1B 创始人兼首席导师 Saffin Mathew 先生，1M1B 项目总监 首席课程策展人 Mehreen M Shamim 女士，1M1B AI 课程经理 课程修订 AI 教师顾问 Akhil R 先生，TGT，DAV 公立学校 Pushpanjali Enclave，德里 Anni Kumar 女士，PGT，Vikas Bharati 公立学校，德里 Harmeet Kaur 女士，PGT，Vasant Valley 学校，新德里 Jyoti PB 女士，PGT，Jyothis 中央学校，特里凡得琅，喀拉拉邦 Naveen Gupta 先生，PGT，St. Mark's Sr. Sec 公立学校，Meera Bagh，德里 Neeru Mittal 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里 Rani Kumari 女士，PGT，DLF 公立学校，加济阿巴德，北方邦 Shelly Batra 女士，TGT，卡梅尔山学校，德瓦卡，德里 Smitha R 女士Athreya，PGT，德里公立学校 Rourkela，奥里萨邦 Soumya Iyer 女士，PGT，Sanskriti 学校，浦那，马哈拉施特拉邦 Swati Sharma 女士，TGT，传统体验学习学校，古鲁格拉姆，哈里亚纳邦 Tushar Upadhyay 先生，TGT，Navrachana 高中，巴罗达古吉拉特邦 Varsha Vijay K 女士，TGT，德里公立学校班加罗尔北部，班加罗尔,卡纳塔克邦 Vineeta Garg 女士，PGT，Shaheed Rajpal DAV 公立学校，德里
智能飞行控制系统 - CORE
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历，他写道：“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力，但对我和我兄弟来说，完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读，展现了生物智能控制。过去，人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展，飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力，稳定性增强系统提高了飞行质量，制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
人工智能与机器学习 B.TECH 学费结构
学费 40000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 65000 40000 45000 技能型增值培训费 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 5000 毕业典礼费 2000 学期费 70000 45000 50000 70000 45000 50000 70000 45000 50000 70000 45000 52000 年费
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类