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M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
M. Tech。在生物医学工程
争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
Annalisa Barla的课程 - 热那亚Annalisa Barla的课程 - 热那亚
Expert project reviewer Research Executive Agency - EU H2020-MSCA-ITN-2017 (H2020 Marie Sklodowska-Curie Actions) Scientific Advisory Board EU H2020 - Personalised Medicine Trials (PERMIT) Program Committee Member SCIPY 2017 - Scientific Computing with Python, AISTATS 2017 - The 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, ICHI 2014 - IEEE International Conference on Healthcare信息学2014年（ICHI 2014） - 意大利市，IJCAI -13-23届国际人工智能会议 - 北京，中国，IDAMAP，2012年，IDAMAP-生物医学和药理学的智能数据分析 - 帕维亚，意大利审查员 - 2018年AISTATS AISTATS AISTATS AISTATS AISTATS AISTATS 2018（20届国际人工智能，NIPS -NIPS -2017）（NEARALICTIONAL，NEARALITS -2017）（NEARAL INFERCONITY - 2017）（CC 2017）生物信息学和生物统计学的方法），AAAI -17（第三十一届AAAI人工智能会议），AISTATS 2017（第20届国际人工智能和统计国际会议），NIPS -2016-2016（神经信息处理系统），Esann -2014-2014，2014年 - 2014年（欧洲人工网络），Scipy 2017（Scipsy）
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。
数据科学、机器学习和人工智能课程
该项目旨在培训您在人工智能和机器学习领域最有前途的领域，使您能够选择最佳机器学习算法以及计算机视觉、NLP 和深度学习作为人工智能的主要组成部分。使用 NumPy、SciPy 和 Pandas 等 Python 库再次证明 Python 是学习人工智能和机器学习实践经验最合适的语言。将 R 作为编程语言纳入其中将数据科学领域与 AI 和 ML 联系起来。对 Keras 和 Tensor Flow 等 AI 工具和项目的培训使该计划与行业更加相关。
pybci：用于脑部计算机接口的Python软件包（BCI ...
PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。
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
GEMS - HAL
本文介绍了作为 IRT Saint Exup´ery MDA-MDO 项目 1 的一部分开发的 GEMS 软件，用于支持多学科设计优化 (MDO) 功能。GEMS 是一个用于编程 MDO 模拟过程的 Python 库，建立在 NumPy 2 、SciPy 3 和 Matplotlib 4 之上。GEMS 旨在推动模拟过程开发自动化的极限，特别关注：i) MDO 过程的自动编程；ii) 分布式和多级 MDO 公式（或 MDO 架构）；iii) 集成和开发用于优化、实验设计、替代模型和耦合分析的最先进算法；iv) MDO 结果分析的自动化；v) 在异构和分布式工业模拟环境中部署 MDO 流程。
Thibault Roumengous 博士
编码语言：Python（Anaconda、Colab）、MATLAB、R、Basic、C、C#。 WebDev：HTML、CSS、JS、PHP 操作系统：Windows、Ubuntu/Debian 机器学习算法编程（Tensorflow、SciPy）、数据挖掘、统计分析（LME 模型） 多模态生物信号处理和分析专家（如光学、电学、基于阻抗） 转化临床研究 使用 3D 打印进行原型设计（SLA、SLS、RAISE3D、Lulzbot） 软件：Monday.com、CED Spike 2、RedCap、FreeSurfer、Microsoft Office suite、Statistica、Prism、Rstudio、Adobe 机械设计和 FEA 分析（SolidWorks Suite） 设计和实施 IRB 批准的人体实验 语言：精通法语（母语）和英语，中级西班牙语和日语