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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。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 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种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而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不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术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、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。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 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。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
本科课程（理学学士/建筑学学士）
对课程学生的评估是一个持续的过程，基于他们在课堂作业期末考试 (CWS)、期中考试 (MTE) 和期末考试 (ETE) 中的表现。课堂作业期末考试应包括测验、辅导、家庭作业、学期论文、研讨会、突击考试/课堂考试/选择题考试/开卷考试/小组活动等，并可由课程讲师/协调员根据其课程计划在学期期间进行。实验课程将有实践期末考试 (PRS)，例如实践、实地工作等，以及实践期末考试 (PRE)。课程协调员应在课程开始时宣布每个部分的分数权重分配。将有一次为期一个半小时的期中考试。期末考试 (ETE) 和实践期末考试的持续时间
质量改进计划 (QIP)
• 通过提供硕士学位和博士学位课程的入学机会，为学位级工程院校的教师提供提高资质的机会。 • 在 QIP 中心组织短期课程，为各个新兴技术和研究领域的教师提供服务。 • 课程开发小组活动有助于改善课堂教学和学习。这些活动由印度理工学院和印度理工学院的 11 个主要 QIP 中心开展。在被认可为次要 QIP 中心的机构中，也提供硕士学位和博士学位课程的入学机会（在选定领域）。根据该计划，来自全国各地工程院校的大量教师攻读了硕士学位和博士学位课程。这些活动旨在通过提高各个工程院校教职员工的资质来提高技术教育的标准和质量。过去，主要 QIP 中心还设立了课程开发小组，以提高该国技术教育的有效性。其活动包括课程开发和修订或编写专著、教科书、教师手册、教学辅助工具和其他资源材料、考试改革、组织机构间项目、研讨会、讲习班和小组讨论、开发教育技术、创建正式和非正式培训方法、残疾人技术教育等。各大 QIP 中心还组织了许多短期课程，以造福全国工程院校的教职员工。以下 QIP 网站将为您提供有关该计划以及申请硕士学位/博士学位的要求和程序的必要信息。课程：www.aicte-India.org、http://cce.iisc.ernet.in、www.qip.iitb.ac.in、http://cepqip.iitd.ac.in、www.iitg.ac.in/cet/qip.html、www.iitk.ac.in/qip、www.cep.iitkgp.ac.in/qip、www.iitm.ac.in/qip、www.iitr.ac.in/qip、www.iitbhu.ac.in/qip。各中心提供的学科和专业的详细信息列在网站上，也可在招生手册中找到，以便您做出适当的选择。QIP 不再支持 M.Tech 学位课程。提交申请的在线门户将于 2022 年 3 月 1 日（星期二）开放。在线提交申请的截止日期为 2022 年 3 月 31 日（星期四）。请注意，提交申请纸质副本的截止日期（只需提交一份原件）为 2022 年 4 月 11 日（星期一）。必须提交在线申请和纸质申请。纸质副本应发送至：QIP 首席协调员、外联副院长（CE&T/IoE）、IIT Kharagpur-721302、西孟加拉邦。
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/-
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 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、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。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
会议计划
Joy Masinde（45岁）是肯尼亚高等法院的倡导者19年。她是EACLJ东非法律与正义中心的执行董事，她在过去十年中担任过这个职位。以前，姆迪沃女士曾是肯尼亚基督教律师奖学金的法律援助分支机构Clear Kenyy的基督教法律教育援助和研究的执行董事。在加入民间社会之前，姆迪沃女士与肯尼亚司法机构合作了六年，从地区治安官开始，在高级居民裁判官的职位上升至公共服务。她目前在几个董事会中任职，包括肯尼亚福音派联盟，肯尼亚学生基督教奖学金和拯救教会国际委员会。Mdivo女士是肯尼亚律师协会的成员，此前她曾担任肯尼亚律师协会内罗毕分会的理事会成员。她是肯尼亚基督教专业论坛，肯尼亚基督教律师奖学金的成员。她是内罗毕大学的法律学士学位，目前正在国际领导力的领导力硕士
在线教师发展计划（FDP）...
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/ -