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混合模式教师发展计划...
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工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来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。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。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。使用Python/Matlab的动手会话。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。
计算基因组学：理论与应用
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，从而有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。EAI通过启用了基于面部识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，声音认识和语音认识和语音认识和高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。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。使用Python/Matlab的动手会话。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。
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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) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能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物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，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人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•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。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•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，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•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。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
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关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT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工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来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：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。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，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。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/ -
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。
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（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子与信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的资助下，于瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里以及安达曼和尼科巴群岛。该学院的职责是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划，为行业提供培训和咨询服务，为行业提供课程开发，为在职专业人员提供持续教育计划 (CEP)，并为技术孵化和创业活动提供建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法高效地实现图像的可视化和分析。在“数字印度”计划蓬勃发展的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于提高整个地区和国家的社会经济地位。著名的 CV 和医学成像专家将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。该 FDP 旨在传授知识并培训人工智能工程方面的基础知识以及使用人工智能在最近的计算机视觉医学图像分析应用中的见解。FDP 将有助于在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员。主要课程内容： 计算机视觉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、SVM 分类、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 CV 和医学成像实现的 CNN 架构。 视频分析、目标检测/追踪、分割、Yolo 模型、RCN、Unet 和 FRCNN。 生物特征检测、人体活动和人脸识别、情绪识别。 医学图像数据处理与分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底成像和医学图像分类。 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。 使用 Python/MATLAB 进行实践课程。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。负责此课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 的教职员工授课；印度理工学院 (IIT)、印度理工学院 (NIT) 和印度理工学院 (IIIT) 相关领域的学者也将受邀授课。此外，预计来自各行各业的演讲嘉宾也将参与课程。
可解释的AI和生成AI
与电子和通信工程系Srinivasa Ramanujan技术学院（自动驾驶），Ananthapuramu，AP，AP（由电子和信息技术部赞助（MEITY），GOI）PREAMBLEBLEBLE：“ Electronics＆ICT Academy”在Nit Warangal提供了Meity，Goi goi，Goi，Goi，Electronics＆ICT Academy”。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。简历和医学成像专家的知名资源人员将提供计算机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。使用Python/Matlab的动手会话。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。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以及基于DL的其他架构及其应用。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，情感识别。BIO医疗信号处理，例如ECG，EEG，EMG等。医疗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，眼底成像和医学图像分类的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。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：Nit Warangal的教职员工将进行该计划；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。
“自动救援车”
摘要：自主救援工具的开发代表了精确导航和人工智能技术的开创性融合。这种创新的车辆旨在通过自动操作来最大程度地降低人类风险，从而彻底改变救援行动。利用高级GPS技术和机器学习算法进行精确的导航和障碍检测，该系统不仅可以增强安全性，还可以自动化任务，降低操作成本并简化救援过程。该项目的主要目标是在维护人类救援人员的福祉的同时，显着提高紧急响应操作的效率和有效性。通过自主行驶灾难的地区，确定危害并及时提供帮助，该车辆旨在减少响应时间，增加挽救生命的可能性，并增强自然灾害，事故或其他紧急情况下的救援工作的总体协调。配备了高级传感器，强大的通信系统和智能决策算法，这款自动救援车有望成为保护社区并减轻不可预见危机的影响的重要资产。这项技术不仅代表了救援行动中的重大飞跃，而且为以灾难响应的创新和效率为标志的未来树立了舞台。索引术语-NVIDIA JETSON NANO，RP LIDAR，ARDUINO MEGA ATMEGA2560，L298N运动驱动器模块，DC Motor 6812，伺服电机，锂离子电池，5MP Raspberry Pi Camera Module，RF（无线电频率）遥控器，Bnc Connector，Bnc Connector，Bnc Connector，Fibe I.介绍面对不断增加的自然灾害，事故和紧急情况，对高效有效的救援行动的需求变得至关重要。应对这一挑战，自主救援车的发展是希望和创新的灯塔。通过利用精确导航和人工智能的力量，这款尖端的车辆代表了紧急响应领域的范式转变。在其核心上，自动救援车辆集成了高级GPS技术和复杂的机器学习算法，以确保精确的导航，同时实时检测障碍。这种技术奇迹不仅可以增强救援人员和受害者的安全性，而且还改变了传统的救援任务景观。通过自主行动来最大程度地降低人类风险，该车辆简化了整个救援过程，自动化任务，降低运营成本以及增强紧急响应工作的效率。推动该车辆创建的主要目标是彻底改变我们进行紧急响应操作的方式。通过自主在灾难的地区进行自主航行，确定危害并及时提供帮助，该车辆大大减少了响应时间，从而增加了挽救生命的机会。此外，高级传感器，强大的通信系统和智能决策算法的整合使自主救援车辆在维护社区中充当至关重要的资产，并减轻不可预见的危机的影响。
在线教师发展计划 (FDP) ...
（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子和信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的财政援助下，在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里和安达曼和尼科巴群岛。该学院的作用是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划、行业培训和咨询服务、行业课程开发、在职专业人员的 CEP、技术孵化和创业活动的建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法有效地完成图像的可视化和分析。在“数字印度”计划不断发展和新兴的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于整个地区和国家的社会经济地位。 CV 和医学成像专家的杰出资源人员将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。 该 FDP 旨在传授知识和培训有关 AI 工程方面的基础知识以及使用 AI 的最新计算机视觉医学图像分析应用的见解。FDP 将对在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员有所帮助。 主要课程内容： 生物医学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、SVM 分类、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。 用于生物医学信号和医学成像实现的 CNN 架构。 生物医学信号处理技术、生物医学信号分类、基于脑机接口 (BCI) 的系统、现代 ECG/EEG 信号处理。 使用 MATLAB 分析 ECG、EEG 和 PPG 信号 医学图像数据处理和分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类。 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。 使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 开展该课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院的教职人员主持；来自印度理工学院/印度理工学院/印度理工学院相关领域的学者将受邀为该项目授课。来自各行各业的演讲者也有望在课程中发表演讲。