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S'24教学大纲BIOL 1610-011 T H RD
●SDG 7：负担得起的清洁能源●SDG 9：行业，创新和基础设施●SDG 11：可持续城市和社区●SDG 12：负责任的消费和生产●SDG 13：气候行动这五个SDG与课程相关的与课程相关的重叠学习率（LO）。los 5和8解决了主要通过使用能源及其代理的建立联系的需求；将可再生能源与化石燃料和这些组合进行比较，例如蓝色氢的产生。LO 6通过生命周期评估（LCA）和绩效指标来强调可持续性及其重叠的三个支柱。课程项目需要执行LCA。lo 7通过工程的固有设计方面结合了SDG 11；这些将通过主要支柱进行教授 - 工程设计如何在不损害未来社区的情况下解决社会需求。SDG 12通过在过程和产品设计中的材料和能量流的多种平衡（LOS 4和9）来解决。这包括LCA以及原材料选择和系统思考中的寿命终止决策。SGD 13，以及这些过程的废水如何对环境，气候和相关社区产生一系列下游影响，而这些社区因设计决策而可能处于弱势范围。
vitree（1月）-2025教学大纲
应用程序。2。讨论车身工程和空气动力学的不同方面。3。分析各种类型的转向系统。4。讨论各种类型的制动和悬架系统。5。对汽车中的电气和仪器系统进行故障排除。6。建议提高车辆性能的高级技术。模块：1个底盘布局6小时车辆分类（2W，3W和4W） - 引擎位置和驱动器的底盘布局类型 - 汽车框架 - 材料选择和构造详细信息 - 各种类型 - 在框架上作用的不同负载 - 在框架上进行操作 - 自动框架测试 - 自动框架 - 车辆命名。模块：2辆车车身工程6小时的汽车风格 - 公共汽车和商用车 - 车身结构的不同部分（乘用车和商用车） - 车身设计工程工程（类型，建筑和设计方面） - 车身材料和装饰 - 制造和安全方面 - 身体建设的壁炉 - 身体建筑 - 绘画 - 绘画 - 抗腐蚀和表面处理。模块：3车辆空气动力学6小时外部和内部流动问题 - 汽车和轻型货车的性能 - 对车辆运动的抵抗 - 拖动及其类型 - 汽车周围的流动场 - 汽车的空气动力开发 - 汽车和商用车尸体的优化，以减轻拖动。模块：4转向系统6小时的前车轴和轴轴 - 前轮几何形状 - 车轮在转向过程中的真实滚动运动的条件 - 转向机构 - 转向误差曲线 - 转向误差 - 转向链接 - 转向齿轮的不同类型的转向齿轮 - 转向和转向和转向，转向，转向，不可逆的转向 - 不可逆转的转向 - 动力辅助 - 辅助踩踏 - 四分 - 四翼。模块：5悬架系统6小时的悬架系统 - 悬架弹簧的类型 - 单叶，多叶，多叶，线圈，扭转杆，橡胶，气动和水力的构造细节和特征 - 弹性悬架系统 - 独立的悬架系统，冲击吸收器，类型和构造详细信息。
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。
课程安排及教学大纲
RBT 级数据库和数据库用户 - 简介、数据库方法的特点、使用 DBMS 方法的优势、数据库应用程序的历史、数据库系统应用程序、数据库系统的用途、数据视图 - 数据抽象、实例和模式。数据库系统概念和架构 - 数据模型、数据库语言 - DDL、DML、应用程序的数据库访问、事务管理、数据存储和查询、数据库用户和管理员、数据库系统结构、数据库系统的历史。使用实体 - 关系 (ER) 模型进行数据建模 - 使用高级概念数据模型进行数据库设计、示例数据库应用程序、实体类型、实体集、属性和键、关系类型、关系集、角色和结构约束、弱实体类型、优化 COMPANY 数据库的 ER 设计、ER 图、命名约定和设计问题、其他符号示例：UML 类图、高于二级的关系类型、另一个示例：UNIVERSIAL 数据库关系数据模型和关系数据库约束 - 关系模型概念、关系模型约束和关系数据库模式、更新操作、事务和处理约束违规。
深度学习春季2025年：教学大纲和时间表
课程描述：本课程是深度学习的介绍，这是机器学习的一个与现代神经网络的开发和应用有关的分支。深度学习算法以最大化给定任务的性能最大化数据的分层高级表示。例如，当被要求识别面孔时，深度神经网络可能会学会先用边缘来表示图像像素，然后是更大的形状，然后是脸部像眼睛和耳朵一样的部分，最后是单个脸部身份。深度学习是AI最近进步的背后，包括Siri和Alexa的演讲识别，Facebook的标签建议和自动驾驶汽车。我们将介绍来自基本神经网络，卷积和经常性网络结构，深度无监督和强化学习的一系列主题，以及对问题域等问题领域（例如语音识别和计算机视觉）的应用。先决条件：微积分，线性代数和概率与统计的强大数学背景，以及Python中机器学习和编程经验的先前课程。讲座：
教学术语
Lesson Plan – written instructions for a class session that includes a learning objective, introduction, teacher and student actions, assessments, materials and resources Linguistic Learning -learning style that includes an emphasis in reading and writing to measure standards Logical Learning- learning style in which learning takes place by the students ability to reason, problem solve, and think methodically M Maslow Hierarchy of Needs- Theorist , Abraham Maslow, stated that people prioritize needs and the most basic need is for physical survival before other needs can be met Multiple Intelligences – Howard Gardner's theory which categorizes learner strengths into the following categories: visual/spatial, logical/mathematical, naturalistic, linguistic, bodily/kinesthetic, interpersonal, and intrapersonal Modeling- being an example to follow Modifications (Also in Domain 2) - the act or instance of altering or changing instructional materials and/or strategies, activities and assessments