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信息公告 全日制理工硕士录取/...
卡利卡特国立技术学院 (NITC) 是印度首屈一指的国家技术教育机构之一。该学院最初于 1961 年 9 月由印度政府和喀拉拉邦政府联合成立，名为“卡利卡特地区工程学院 (CREC)”。印度政府教育部（原人力资源开发部）将 CREC 提升为同等大学，并于 2002 年 6 月将 CREC 更名为卡利卡特国立技术学院。卡利卡特国立技术学院是一所学术自治的国家级重要学院，全额由印度政府资助，并根据《2007 年国立技术学院法案》进行管理。根据该法案，印度总统是该学院的访客。治理结构包括作为最高决策机构的 NIT 国家理事会，而学院的管理则由理事会负责。学院理事会是学术事务的权威机构。理事会主席由访客提名。 NITC 提供各种学科的学术课程，可授予 B.Tech.、B.Arch.、M.Tech.、M.Plan.、M.Sc.、MBA 和博士学位。NITC 是公认的质量改进计划 (QIP) 中心，为工程学院和理工学院的教职员工提供 M.Tech. 和 Ph.D. 课程。该学院是公认的研究机构，可根据国家博士奖学金计划开展可授予博士学位的研究工作。NITC 拥有高素质的教师和敬业的支持人员。除了教学之外，NIT Calicut 还从事广泛的活动，包括研究和开发、工业咨询、教职员工继续教育和社区发展。
博士和技术硕士招生简章
印度巴加尔布尔信息技术学院（IIIT Bhagalpur）是印度政府人力资源与开发部以公私合作 (PPP) 模式建立的印度信息技术学院之一，是一所具有国家重要意义的学院。它于 2017 学年开始在比哈尔邦恒河南岸具有历史意义的巴加尔布尔市运作。该地区拥有维克拉姆希拉大学和那烂陀大学等古老大学，见证了伟大的教育历史。印度巴加尔布尔信息技术学院是印度政府（50%）、比哈尔邦政府（35%）和 BELTRON（15%）的合资企业。该学院目前提供三个分支的 B.Tech 课程，即计算机科学与工程、电子与通信工程以及机电一体化与自动化工程。从 2023-24 学年开始，将提供新的 B.Tech 分支，即数学和计算。为了在各自领域的研究领域取得卓越成就，该学院从 2021 年开始在各自领域开设硕士和博士学位课程。第一批本科生于 2021 年毕业，就业率 100%。第一批研究生课程将于 2023 年 7 月毕业，迄今为止约有 75% 的学生就业。博士生有机会与工业界和学术界合作解决实时问题。第一批博士生也有机会与外国大学合作。该学院拥有设备齐全的先进实验室，为学生提供实时的基于实验的实践经验。印度理工学院巴加尔布尔分校还拥有来自 IIT/NIT 等高素质、经验丰富的教师，以及专门的支持人员。2. 部门和专业。
信息公告
卡利卡特国立技术学院 (NITC) 是印度首屈一指的国家技术教育机构之一。该学院最初于 1961 年 9 月由印度政府和喀拉拉邦政府联合成立，名为“卡利卡特地区工程学院 (CREC)”。印度政府教育部（原人力资源开发部）将 CREC 提升为同等大学，并于 2002 年 6 月将 CREC 更名为卡利卡特国立技术学院。卡利卡特国立技术学院是一所学术自治的国家级重要学院，全额由印度政府资助，并根据《2007 年国立技术学院法案》进行管理。根据该法案，印度总统是该学院的访客。治理结构包括作为最高决策机构的 NIT 国家理事会，而学院的管理则由理事会负责。学院理事会是学术事务的权威机构。理事会主席由访客提名。 NITC 提供各种学科的学术课程，可授予 B.Tech.、B.Arch.、M.Tech.、M.Plan.、M.Sc.、MBA 和博士学位。NITC 是公认的质量改进计划 (QIP) 中心，为工程学院和理工学院的教职员工提供 M.Tech. 和 Ph.D. 课程。该学院是公认的研究机构，可根据国家博士奖学金计划开展可授予博士学位的研究工作。NITC 拥有高素质的教师和敬业的支持人员。除了教学之外，NIT Calicut 还从事广泛的活动，包括研究和开发、工业咨询、教职员工继续教育和社区发展。
机器学习和生成AI
关于FDP：教师发展计划将有助于使用Python在医疗应用中传播DL和机器学习领域的知识。它使参与者能够了解如何使用ML和DL来创新和改善与医学相关的应用程序。深度学习是一个快速增长的人工智能领域，涉及计算机算法的研究和设计，以学习多个抽象级别的数据表示数据的良好表示。由于数据是压倒性的，因此组织正在努力提取他们做出更明智的业务决策所需的强大见解。参与者将接受动手训练的培训，以便深入了解ML＆DL的领域，并将其暴露于可行性和未来的范围主要课程内容：1。人工智能，机器学习和深度学习简介2。在机器学习，深度学习和应用中进行研究3。回归模型和类型4。perceptron，多层感知和反向传播5。Python 6。决策tress，无监督的学习方法，k均值7。降低降低方法，PCA 8。支持向量机9。深度学习简介10。CNN型号和类型11。生成的AI，自动编码器和GAN的12。应用程序13。对象检测和细分进行此计划：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：
信息通知给M. Tech，...
美国国家技术研究院卡纳塔克邦（NITK），Surathkal被评为印度顶级机构之一。自1960年成立以来，该研究所成为卡纳塔克邦地区工程学院，已确立自己是一个从事优质技术教育并为研究和开发活动提供支持的主要中心。根据《 2007年NIT法》，《印度政府》宣布为国家重要的研究所。该研究所受《 NIT法》的规则和法规管辖。该研究所在所有部门的传统和现代工程和科学领域都有悠久的研究传统。该研究所一直积极参与针对应用的研究，重点是解决社会在环境，水资源，岩石力学，新结构，VLSI等多个领域所面临的问题。nitk吸引了来自全国和国外的学生。基于联合入学考试（JEE Mains），该研究所录取了B.Tech学位课程。外国学生通过MEA，ICCR等的各种学生交流计划被录取，并直接进入国外学生（DASA）。M.Tech计划的奖学金席位是根据工程研究生能力测试（GATE）授予的，并为赞助学生提供了一些席位。该研究所根据NIMCET录取了MCA计划，根据CAT / MAT / GATE评分进行MBA的入学，并根据JAM分数进行M.Sc计划入学。每年该研究所每年都会招收研究所奖学金的候选人，并接纳了博士计划的赞助/外部候选人。NITK毕业生受到顶级工业/公司的追捧，该研究所被评为该国最好的机构之一。
国家理工学院Raipur
关于国家理工学院Raipur和数学系国立理工学院Raipur（NIT Raipur）是位于印度Chhattisgarh的Raipur的首要技术研究所。这是印度31个尼特人之一。它在NIRF 2023的工程类别中获得了70个等级。该学院于2005年12月1日在其黄金禧年获得了美国国家技术研究院（国家重要的机构）的地位。数学系成立于1956年（以前是政府工程技术学院的数学系）。该部门目前是新兴部门之一，在代数，线性代数，优化和运营研究，数学生态学和生物学，数学/计算生理学，流体动力学，密码学，密码学和统计信息中，追求广泛的研究和教学努力。它提供了两个学术课程，例如M.Sc.和Ph.D.在数学中。它还可以照顾所有本科和一些工程和计算机应用研究生课程的所有数学输入。部门的愿景和使命我们的愿景是成为以卓越教育，研究和行业合作的认可的数学领域领先的部门。We aim to lead in mathematical research and its applications, foster industry partnerships, and develop programs that integrate academic learning with practical experience.我们的使命是为学生提供解决复杂问题并在各个行业取得成功的技能。增强学术行业伙伴关系，提供动手学习并促进一个协作环境来应对当代挑战。激发学生成为领导者，创新者和问题阶层，应用数学来改善生活质量。部门实力该部提供了出色的研究环境。通过各种竞争性考试和国外，该系的研究学者在印度的学术界很好地放置了。几个博士学位学者已获得恰蒂斯加尔邦青年科学家奖。该部门已收到来自著名资助机构的各种项目，例如DST，SERB，CSIR，NBHM，CGCOST等。该系已与国家和国际大学共同进行联合研究工作。
Ph.D.入学-2024-25（奇数学期）
关于国家技术研究所杜尔加布尔历史研究所，杜尔加普尔国家技术研究院（杜尔加普尔地区工程学院，杜尔加普尔），由议会法案于1960年建立，是八所这样的学院之一，旨在促进该国的工程委员会，以促进国家综合委员会的工程教育。州长。该研究所是一所大学，授予B.Tech。，M.Sc.，M.B.A.，M.Tech。和Ph.D.成功完成指定课程后，学生获得学位。研究所在化学工程，土木工程，计算机科学和工程，电气工程，电子和通信工程，机械工程，冶金和材料工程，信息技术，生物技术，物理学，化学，化学，数学，环境科学科学科学和管理研究的学科中进行教育。由印度政府人力资源开发部决定，选择候选人在国家技术研究院和其他NIT的工程/技术学士学位课程和其他NIT的候选人的诉讼程序和其他印度等级（All India Reg）的基础上，由中央教育委员会和新的Delhi委员会的顾问，以及由New Delhi委员会的顾问进行了咨询，并由New Delhi的顾问进行了咨询。根据CCB通知的时间表的GOI。位置该研究所位于加尔各答西北约160公里，位于豪拉·戴尔（Howrah-Delhi）主铁路路线上，俯瞰国家高速公路号除了正常摄入量外，印度政府政府和印度文化关系理事会提名的外国学生保留了一些席位。2（曾曾干线路）。该研究所在187英亩的土地上蔓延。它是完全居住和同校的。目前约有2500名男孩和500个女孩住在七个男孩的旅馆和两个女孩的旅馆中。年度本科摄入量超过1000名。
Ph.D.入学-2024-25（甚至学期）
关于国家技术研究所杜尔加布尔历史研究所，杜尔加普尔国家技术研究院（杜尔加普尔地区工程学院，杜尔加普尔），由议会法案于1960年建立，是八所这样的学院之一，旨在促进该国的工程委员会，以促进国家综合委员会的工程教育。州长。该研究所是一所大学，授予B.Tech。，M.Sc.，M.B.A.，M.Tech。和Ph.D.成功完成指定课程后，学生获得学位。研究所在化学工程，土木工程，计算机科学和工程，电气工程，电子和通信工程，机械工程，冶金和材料工程，信息技术，生物技术，物理学，化学，化学，数学，环境科学科学科学和管理研究的学科中进行教育。由印度政府人力资源开发部决定，选择候选人在国家技术研究院和其他NIT的工程/技术学士学位课程和其他NIT的候选人的诉讼程序和其他印度等级（All India Reg）的基础上，由中央教育委员会和新的Delhi委员会的顾问，以及由New Delhi委员会的顾问进行了咨询，并由New Delhi的顾问进行了咨询。根据CCB通知的时间表的GOI。位置该研究所位于加尔各答西北约160公里，位于豪拉·戴尔（Howrah-Delhi）主铁路路线上，俯瞰国家高速公路号除了正常摄入量外，印度政府政府和印度文化关系理事会提名的外国学生保留了一些席位。2（曾曾干线路）。该研究所在187英亩的土地上蔓延。它是完全居住和同校的。目前约有2500名男孩和500个女孩住在七个男孩的旅馆和两个女孩的旅馆中。年度本科摄入量超过1000名。
计算基因组学：理论与应用
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，从而有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。EAI通过启用了基于面部识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，声音认识和语音认识和语音认识和高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工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术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：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。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，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。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等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。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。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。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。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术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：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。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，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。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等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/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。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。