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教育和资格 - 弗吉尼亚Ziulu
2024认证遥控（无人驾驶飞机）美国联邦航空管理局2022年AI和计算机愿景马萨诸塞州技术研究所（MIT）2020年机器学习（人工智能微型阶段）哥伦比亚大学（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX）（通过EDX），2019年人工智能（人工智能Micromasters）哥伦比亚大学（USADE MICROMASTERS）哥伦比亚大学（美国）借助Python Nanodegree，Udacity 2013统计数据：了解数据，多伦多大学（通过Coursera.org）2013年数据分析，Johns Hopkins Bloomberg公共卫生学院（通过Coursera.org）P APERS PAPERS•弗吉尼亚州Ziulu。“在评估中利用图像数据。遥感和街道图像分析的应用。” IEG方法和评估能力开发工作论文系列。独立评估组。华盛顿特区：世界银行（2024）。链接：https：//ieg.worldbankgroup.org/evaluations/leveraging-imagery-data-evaluations
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的方式发生了根本性变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程 (MOOC)。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，AI 通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家提供。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松访问相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的途径发生了根本性的变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程（MOOC）。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，人工智能通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家获得。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松获取相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
学术规则、课程结构和教学大纲
体育和游戏/创意艺术 所选活动将进行两次内部评估，每次 50 分，一次在学期中期，另一次在学期末。两次评估的总和应作为最终分数，总分为 100 分。MOOC：为满足全球要求、培养自学习惯并遵守 UGC 指南，引入了 MOOC（大规模开放在线课程）。学生必须完成在线课程才能满足 B.Tech 课程的学术要求。在线课程应由任何知名组织提供，如 NPTEL、COURSERA、edX、Udacity、SWAYAM 等，并经 HOD 组建的部门委员会批准。学生必须向院系委员会提交 MOOC 课程的进度（例如作业提交等）。B.Tech。只有在提交 MOOC 证书后才能授予学位。如果学生未能在该学期提交，他/她必须在随后的学期提交证书才能获得学位。
齐玛姆奖学金
Qimam 第六次迭代于 2023 年 1 月正式启动，得到了 +40 家国内外领先组织的大力支持——麦肯锡公司、Aberkyn、Abuhimed Alsheikh Alhagbani 律师事务所 (AS&H) 与 Clifford Chance、Al Arabiya 新闻频道、Al-Khaleejiah 广告与公共关系公司、Arabnet、Bab Rizq Jameel、Banque Arabian、宝马、Bupa Arabia、Careem、思科、Elm、通用电气、Khoshaim & Associates、Khwarizmi Ventures、费萨尔国王专科医院和研究中心 (KFSH&RC)、光辉国际、沙特阿拉伯矿业公司“Ma'aden”、Majid Al Futtaim、微软、Noon、Noon Academy、奥拉扬集团、Oqal、培生、Qiddiya、Raed Ventures、Rawabi Holding、Rocket Internet、SAP、Sary、Seera Group Holding、沙特制药工业与医疗器械公司（SPIMACO）、沙特电信公司（STC）、沙特证券交易所（Tadawul）、STV、Udacity、Unifonic、谷歌、飞利浦和宝洁——以及来自公共和私营部门的无数高级领导人。
基于传感器融合的运动补偿3D激光点云
摘要：本文提出了一种使用全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）数据的传感器融合来补偿运动引起的3D激光点云数据中失真的方法。通过旋转镜子扫描环境的LIDAR传感器通常假设一个静态视图。但是，自我车辆的运动引入了假定和实际观点之间的差异，从而导致点云数据扭曲。为了解决这个问题，我们的方法融合了从IMU的高频运动动力学的GP的准确定位数据，以估算车辆的探射仪。此数据在东北方（ENU）坐标框架中对齐，并用于在每次激光扫描期间插入车辆的运动。然后根据插值探子仪调整点云中的每个点以纠正变形。利用来自GPS，IMU，相机和LIDAR传感器记录的Udacitic®数据，我们的方法有效地重建了周围环境的准确表示。此过程对于诸如自主驾驶和环境建模等应用程序至关重要，而在此过程中，精确且可靠的点云数据至关重要。