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B.Tech 人工智能与数据科学 每个...
课程编号是三位数，第一位数字代表通常提供该课程的学年，即对于为期四年的 B. Tech. 课程，课程编号为 1、2、3 或 4。在另外两位数字中，最后一位数字表示该课程通常是在奇数（奇数）、偶数（偶数）还是两个学期（零）都提供。中间的数字可以是任意数字。ECL 201 是 EC 部门在第三学期提供的实验课程，MAT 101 是在第一学期提供的数学课程，EET 344 是第六学期提供的电气工程课程，PHT 110 是第一和第二学期都提供的物理课程，EST 102 是由一个或多个部门提供的基础工程课程。这些课程编号将在课程和教学大纲中给出。
关于人工智能普及程度的初步研究
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而，完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力，因此，对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此，强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用，作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来，对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示，在总共 153 门课程中，只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词：人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
B.TECH. 人工智能项目 ...
分析和开发与人工智能、机器人、3D 打印物联网、雾计算和边缘计算、大数据分析、区块链、人工智能支持的网络安全和网络相关的计算机系统，以高效设计不同复杂程度的计算机系统。最后指定、设计、开发、测试和维护运行可靠且高效的可用系统。
人工智能时代的领导力
摘要 技术进步正在以极快的速度发展，尤其是人工智能 (AI)，这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代，”Alphabet（谷歌）董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下，许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务，而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法，人工智能系统正逐渐被许多行业采用，因为它们的性能优于人类系统。然而，据许多研究人员称，人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少，同时在组织内的不同层面造成差距。因此，适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究，我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力；人工智能；管理；治理；数字化转型；工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法，人工智能是“制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs，2011)。人工智能是计算机系统的发展，它可以执行反映人类智能的任务，这种智能源于“计算机可以思考吗？”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释，但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义；由于人类智能无法完全理解，因此很难定义人工智能 (Nilsson，2009)。它是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力，类似于人类的智能和思维方法。
人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
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
医疗实践中的人工智能
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期，“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系，从根本上改变医生的角色，并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之，到 2000 年，医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究，医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]：美国仍然是“量化冠军”，拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究，中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家（例如平安好医生）[4]，欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势，例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以，目前还没有出现单一的“旗舰”，医疗人工智能的应用才刚刚起步。