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ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。
Qualcomm Cloud AI 100 入门（SDK 1.9 版本）
Qualcomm Cloud AI 100 加速器卡和配套 SDK 提供卓越的功能和性能，可满足云数据中心、边缘和其他机器学习 (ML) 应用日益增长的推理需求。Cloud AI 100 卡由 AIC100 片上系统 (SoC) 提供支持，该芯片专门用于 ML 推理工作负载。应用和平台 SDK 可在 Cloud AI 100 硬件上编译、优化和运行来自 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Caffe 和 Caffe2 等流行框架的深度学习模型。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
使用神经的Gomoku的人工智能解决方案...
该论文将Python用作编程语言，而Pytorch被选为人工智能库。人工智能的神经网络结构。神经网络的大小有限，但表现非常大。人工智能接受了总共3000次训练，以与为这项工作创建的另一个人工智能进行比赛。这不是被测试为人工智能，而是使用神经网络，而是基于算法的解决方案，而使用这种人工智能的主要原因是，它使得可以在短时间内进行大量测试。当与人类球员一起训练人类球员时，几千次比赛将需要不合理的时间。之后，人工智能接受了另外1000发的训练，可以对抗自己。
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所需技能：具有嵌入式系统和微控制器（例如 Arduino、STM32 或 Raspberry Pi）使用经验。具有生物力学或以人为本的可穿戴设备设计背景。了解用于意图预测或控制优化的机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）。了解软机器人中常用的气动驱动系统。具有使用 3D 打印或类似快速制造技术进行原型设计和测试的经验。具有意图识别算法（例如用于人机交互的机器学习或信号处理）使用经验。了解控制系统及其在软机器人中的应用。熟悉可穿戴系统中使用的常见传感器（例如 lMU、力传感器）和执行器。
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
Joshua Julian DamanikJoshua Julian Damanik
Robotics hardware : 2D/3D LiDAR, Depth camera, Sensors & actuators, NVIDIA Jetson, Raspberry, Arduino Robotics design : Solidworks, OnShape, Autodesk Fusion, Altium Designer Robotics software : ROS, Gazebo (Classic & Gz), Webots, Matlab Machine learning : PyTorch, Tensorflow, Reinforcement learning, Immitation learning, Time-series analysis Software development : Python, C++, Docker, Git, Linux, Javascript Web development : React, Node.js, SQL, AWS, Svelte, MongoDB, DynamoDB Language : English (TOEIC 970), Korean ( 한 국 어 능 력 시 험 6 급 ), Indonesian (Native)
用NVIDIA FULL
左图：应用程序加速的几何平均值与P100 |基准应用| Amber [PME-Cellulose_NVE]，Chroma [HMC}，Gromacs [Adh Dodec]，MILC [Apex Medive]，NAMD [STMV_NVE_CUDA]，PYTORCH（BERT大调谐器]，量子[Ausurf112-Jr];带有4倍P100，V100或A100 GPU的双插入CPUH100值为2022预计性能的值| |从2021年11月开始的Top500数据| Green500数据从2021年11月开始，MLPERF名称和徽标是美国和其他国家的MLCommons协会的商标。保留所有权利。未经授权的使用严格禁止。有关更多信息，请参见www.mlcommons.org。
计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP
计算机科学，电气工程，物理或相关技术领域或同等实践经验的硕士或博士学位。在以下一项或多项中的3年以上编程经验：Python，C/C ++。具有库和工具包的经验丰富的能力经验，例如CUDA，MATPLOTLIB，SCIKIT，OPENCV，TENSORFLOW，PYTORCH…熟悉Linux操作系统。在计算机视觉，机器学习，优化算法基础，数据挖掘或机器智能（人工智能）方面具有3年的经验。内窥镜图像处理，SLAM技术和CT-SCAN分割的经验是一个重要的优势。能够在研究议程上设计和执行。强大的分析和沟通技巧。学习和获取新知识的能力。
创伤和紧急部门
i。在医疗保健环境中，最好在开发和部署机器学习模型方面的实践经验。II。 与大型数据集（最好是医疗或医疗保健相关数据）合作的良好记录。 iii。 能够熟练使用Python，R或类似语言。 iv。 使用机器学习框架的经验，例如TensorFlow，Pytorch或Scikit-Learn等。 v。数据预处理技术，模型评估和优化方法的知识。 vi。 熟悉云计算平台和用于数据存储和分析的工具。 vii。 强大的分析和解决问题的能力。 VIII。 出色的书面和口头交流技巧。 ix。 能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。 x。 对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。II。与大型数据集（最好是医疗或医疗保健相关数据）合作的良好记录。iii。能够熟练使用Python，R或类似语言。iv。使用机器学习框架的经验，例如TensorFlow，Pytorch或Scikit-Learn等。v。数据预处理技术，模型评估和优化方法的知识。vi。熟悉云计算平台和用于数据存储和分析的工具。vii。强大的分析和解决问题的能力。VIII。 出色的书面和口头交流技巧。 ix。 能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。 x。 对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。VIII。出色的书面和口头交流技巧。ix。能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。x。对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。