计算机科学与工程人工智能(AI):负责的AI,AI安全性,优化算法;机器学习和深度学习:生物医学信号,农业领域,网络层/传输层中的异常检测,优化算法,位置预测;计算机视觉和图像处理:农业和医疗领域,语音,图像,信号;自然语言处理,LLM;数据分析,视频分析,大数据分析,社交网络分析;理论计算机科学;算法和图理论,可解释的AI(XAI)-Healthcare;分布式计算;边缘计算;云计算;计算范式的能源效率;新兴数据库;生物信息学和计算生物学;数据隐私和安全性,网络安全性,信息安全性,网络安全性中的ML,云数据安全性,量子计算和安全性,分布式计算安全性,硬件安全性,用于网络安全系统和内存的ML;软定义网络 - 安全性;区块链技术;数字取证和犯罪调查;密码学,量子密码学,应用加密,量子加密后,多方计算,差异隐私;智能运输和互联车辆,用于野生动植物和自然保护的数字技术;物联网;通信和信号处理;系统工程的优化;遥感应用;资源管理和日程安排,以进行未来的计算连续体; IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题,增强物理层
T.Krishnaprasath 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 KrishnaKumar L 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Jeevanatham G 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Gnanakumari R 女士关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 AICTE 培训与学习(ATAL)学院关于“人工智能”的在线 FDP AICTE 培训与学习(ATAL)学院关于“人工智能”的在线 FDP
162 Dr.M.Sayeekumar csthod@vcew.ac.in 9842444084 Dr.N.Magendiran Vivekanandha 女子工程学院 Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal - 637205, TamilNadu, 印度.泰米尔纳德邦下一代人工智能的创新设计思维策略
一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
化学工程部提供B.Tech。,M.Tech。andph.d程序。该部门拥有合格的教职员工,致力于在基本和高级领域进行教学和研究。部门设有各种实验室,满足课程需求。该部门具有良好的实验和基于模拟的研究设施。教师积极从事工业咨询和赞助研究项目。该部门已与印度和国外的一些主要产业和大学签署了莫斯。即将毕业的学生通过校园安置将著名的公司吸收,并且大量学生正在接受更高的学习。该部门旨在灌输学生的终身学习技能。该部门的校友在多大型组织中肩负着很高的立场。
1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。 nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。 这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。 该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。 NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。
信息安全教育和意识(ISEA)第3阶段项目是一项旗舰计划,旨在增强印度的网络安全能力。由电子和信息技术部(MEITY)率领,该项目着重于通过教育,技能发展和研究计划来增强国家的网络安全姿势。ISEA第三阶段的建立在其先前阶段的成功基础上,通过促进学术行业合作,促进利益相关者的认识,并在信息安全方面接受高级培训,以解决网络安全格局的日益增长的挑战。该计划强调在安全编码,加密,网络安全和IoT和AI等新兴技术等领域的能力建设。通过其整体方法,ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统,并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。通过其整体方法,ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统,并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。
该项目的本地内容策略与可再生能源独立的电力生产商(REIPP)采购计划和政府倡议一致,该计划由国家财政部,贸易,工业和竞争部(DTIC)以及矿产资源与能源部(DMRE)(DMRE)驱动,因此,投标人旨在促进南方非洲的制造行业,以提高Anivry Anivry Anivry Anivran Anivanian Intrivan Invary Aniveran Invacry Expracecriation和创造行动,并提高了行动的行动。投标人致力于对转型深度的各种视角,投标人认为这对于仅在可再生能源领域内的过渡至关重要,这对分布影响和系统变化都至关重要。这将解决过去和现在的不平等现象,需要恢复性司法或肯定的地方所有权和经济赋权。这意味着使用REIPP采购计划政策,该政策允许或积极支持投标人对以前和现在边缘化群体的更大分配益处,以及社会经济系统转化的更深度。
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: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。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。
