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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。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统
他从牛津大学获得了印度的罗德大学学者的博士学位。他获得了Warangal地区工程学院的学士学位，并获得了最佳即将离开的学生的金牌。他在IIT Bhilai担任访问教授职位，并在悉尼大学，澳大利亚大学和德国麦克斯·普朗克大脑研究所担任访问职位。他曾在英国当选为工程和技术机构以及皇家摄影学会的会员。他获得了IEEE传感器理事会黄金早期职业成就奖和Myril B. Reed最佳纸张奖。他曾担任欧洲IEEE信息和通信技术工作组（ICT）的2019年主席，目前是德国IEEE Circits and Systems Society分会的主席。他的研究兴趣包括CMOS图像传感器，MEM，数码相机和人工智能
幼儿劳动力和专业学习系统
幼儿劳动力由各种专门的专业人员组成，致力于为幼儿提供护理和教育，并为其家庭和社区提供支持。早期学习和护理领域中最常见的劳动力是教师，助理，家庭儿童保育提供者和管理人员负责早期学习计划。截至2022年，有23,988个人从事受监管的托儿计划。也有一支劳动力围绕并支持直接与儿童一起工作的劳动力，包括育儿许可专家，教练和导师，家庭访客，诸如幼儿干预主义者的专业员工，以及越来越多的婴儿和幼儿心理健康，纳入人士，包容和婴儿幼儿专家。
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
成人学习系统的政治经济学
摘要 近年来，学术界对从比较政治经济学角度研究教育、培训和技能形成的兴趣日益浓厚。本文旨在为成人学习系统政治经济学这一新兴领域做出贡献，该领域旨在了解成人学习系统中跨国多样性的原因和后果。本文通过回顾最近的研究以及比较经济学和比较政治学领域出现的不同类型学来介绍这一跨学科研究方向，这些研究与成人学习系统的研究有关。基于 PIAAC 数据的跨国有组织成人学习模式的实证证据表明，现有的类型学不足以解释跨国模式。本文讨论了一些促进成人学习参与的具体制度特征，并指出了支持有效成人学习系统的条件和政策。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
sima.ai是以软件为中心的嵌入式边缘机器学习系统片（MLSOC）公司。sima.ai的硬件软件堆栈可灵活地调整到一个平台中的任何框架，网络，模型，传感器或模态。Edge ML应用程序完全在SIMA.AI MLSOC上运行，看到性能和能源效率提高了十倍，在几分钟内，将跨越计算机视觉的ML用例带到了计算机视觉的ML用例。与Sima.ai一起，客户解锁了新的收入途径，并节省了大量成本，以在工业制造，零售，航空，国防，农业和医疗保健之间进行创新。sima.ai成立于2018年，已筹集了2.7亿美元，并由Fidelity Management＆Research Company，Maverick Capital，Point72，MSD Partners，Venturetech Alliance等支持。有关更多信息，请访问www.sima.ai