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采用自动化和智能机器辅助...
自动机器引导施工 数字化施工数据存储库，可用于数字孪生应用 高度遵循设计规范 时间高效，减少浪费 在不影响施工质量的情况下按时施工（平整、充分均匀压实的表面） 改善驾驶性能 增强性能耐用性和使用寿命 提高生产力 实时文档和更好的透明度和最少的人为干预 3. NHAI 在勒克瑙-坎普尔高速公路项目中开展了一个 AIMC 试点项目，其中使用了自动化和智能机器，例如 GPS 辅助平地机、智能压实机和无绳摊铺机。在对本项目中展示的 AIMC 功效的评估以及项目利益相关方的反馈意见的基础上，考虑了这方面的国际指南/规范，决定在以下项目中试点在 NH 建设中采用 AIMC：
秋季2024 CS 375：机器学习简介
合作与荣誉代码每个学生负责自己的工作。学生可以一起讨论问题，但必须写下自己的解决方案。编写解决方案时，学生应写下与他们讨论任务的人的名字（如果有）。请注意，禁止复制家庭作业或编程作业。学生发现作弊或窃的学生将立即转介给学生院长和NJIT专业行为委员会，并受到纪律缓刑，记录下的永久标记，可能的解雇以及课程中的“ F”等级。所有提交的作业将检查是否相似，窃和认定的学生确定。在考试中，每个学生都必须签署《荣誉守则协议》，“我的荣誉，我保证我没有违反《 NJIT学生荣誉法》的规定。”
人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。
专业的机器学习工程师。
统计和概率：了解数据分析的基本原理对于建立有效的机器学习模型至关重要。编程：熟练的Python和R等语言对于数据操纵，模型开发和实施至关重要。机器学习算法：熟悉各种算法，包括受监督，无监督和加强学习，对于解决不同类型的问题至关重要。数据工程：数据处理，存储和检索的知识对于有效管理大型数据集是必需的。云计算：了解AWS，Azure和Google Cloud等云平台对于部署和扩展机器学习模型很有价值。
气候变化的机器学习
1月25日 - 气候变化的介绍和背景。关于能源效率和回归技术的讲座。分配的论文1。2月1日 - 讨论论文1。关于极端天气/灾难响应和计算机视觉/卷积神经网络的讲座。分配的论文2。分配了HW 1。2月8日 - 讨论论文2。关于全球气候变化和遥感/分割的讲座。分配的论文3。2月15日 - 讨论论文3。关于气候科学模型和无监督和生成模型的讲座。分配的论文4。HW 1应得。分配了HW 2。2月22日 - 讨论论文4。关于食品/农业和时间序列模型的讲座。分配的论文5。2月29日 - 讨论论文5。关于沟通/心理学和自然语言处理的讲座。分配的论文6。HW 2应得。分配了HW 3。3月7日 - 讨论论文6。职业日，项目信息和考试准备。3月14日 - 考试I.关于气候融资和推荐系统和遗传算法的讲座。分配的论文7。HW 3应得（星期五午夜）。分配了项目HW。春假3月28日 - 讨论论文7。关于运输和增强学习的讲座。分配的论文8。4月4日 - 讨论论文8。关于电网/可再生能源和图形神经网络的讲座。
B.Sc.计算机科学与机器学习B.Sc.计算机科学与机器学习
独家招聘反对派：Lo Yola组织独家招聘驱动器，与潜在雇主的学生联系，并增强其就业能力。软技能发展：该计划着重于提高学生的分析技能，团队合作ABI和个性发展，以确保全面的专业人员准备在工作场所中出色。就业能力：洛约拉CSML计划的毕业生非常强调实践经验和与行业相关的SK Ills，这是可用的，有能力应对快速发展的技术景观的挑战。独家招聘机会：Loyola组织独家招聘驱动器，将学生与潜在雇主联系起来并提高其就业能力。软技能开发：该计划着重于增强学生的分析能力，团队合作能力和人格发展，以确保他们是全面的专业人员，准备在工作场所中表现出色。就业能力：非常重视实践经验和与行业相关的技能，Loyola的CSML计划的毕业生很容易就业，能够应对快速发展的技术环境的挑战。
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏