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OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时,它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样,OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色,并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库,大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握,他们可以创作创意诗歌,撰写全面连贯的文章,深入分析主题,并有说服力地提出论点。
1。矩阵和决定因素2。“应用矩阵和决定因素(使用矩阵方法和Cramer的规则同时解决系统的求解系统)” 3。“高阶衍生物4。应用导数(切线和正常方程,增加和减少功能,使用衍生物找到最大值和最小值,边际成本和边际收入)” 5。LPP 6模型算术和一致性模型7。概率分布(数学期望,差异,二项式分布,泊松分布,正态分布)8。Alligation&Rigation,Boats&Streams,Pipes&Pisters&Scisterns,Races&Games,Races&Games,数字不平等9.时间序列10。推论统计(人口和样本,参数和统计,t检验一个样本,两个独立样本)11。金融数学12。积分(不确定和确定)13。应用积分(曲线下的区域,消费者和生产者盈余)
概述:构成机器人规划,州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化,运动计划,不确定性表示,卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
● 与学生进行清晰且频繁的沟通至关重要。在教师的期望和课堂上人工智能的使用方面,学生需要保持透明。对人工智能使用的期望因班级而异。经常讨论教师的期望、课程学习目标以及它们与相关学习活动和学生作业之间的关系(包括使用生成式人工智能),可以增强学生的学习体验,并最大限度地减少误解或误用的机会。 ● 生成式人工智能系统是技术工具。与 Blackboard、Zoom 甚至谷歌搜索等其他技术工具一样,生成式人工智能可用于积极支持严谨的学习并增强引人入胜的学习体验。 ● 生成式人工智能的使用将不断发展。教师和学生应负责任、有目的地、合乎道德地使用生成式人工智能。 ● 如果课程学习目标支持,教师应设计评估和学习活动,让学生可以利用生成式人工智能作为学习的机会。学生可以更好地实现他们的课程学习目标,并更多地了解使用生成式人工智能的好处和挑战。
TKM工程学院的新本科课程旨在为学生提供能够在各个领域解决现实世界中问题的能力工程师所需的技能和知识。该课程经过精心设计,可以使学生介绍工程学的理论和实践方面,并为他们提供行业中最新技术和工具的动手经验。课程中提供的课程是以学生为中心的方式量身定制的,以确保他们接受全面的教育,以灵活地根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。分配了170个学分,其中167个来自课程,从活动点进行了3年,在四年的时间内,每年由两个学期组成。课程中的所有课程旨在强调将知识应用于工程和技术挑战,促进创造力,创新和发展企业家功能的重要性。课程包括基于项目的课程,这些课程强调了动手学习和工程基础知识支持的现实应用程序。这些课程提供了实验室组件,这些课程使学生能够在应用他们所学的概念方面获得实践经验。此外,还有一些基础科学课程,其中包括实验室组件,没有实用组件的核心课程和实验室课程,以在最近的技术趋势领域提供广度明智的知识。这些课程确保学生接受全面的教育。他们还具有灵活性,可以根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。除了核心课程外,学生还可以从专业领域的各种选修课程中进行选择。课程中包含的行业实习将使学生有机会将其理论知识应用于实际情况并扩大其工业知识。学生可以选择与专业选修课和公开选修课程相对应的MOOC课程,这将使他们有机会进行实习。此外,学生可以参加活动点的课外活动将为他们提供良好的教育,并帮助他们发展重要技能,例如领导力,团队合作和沟通。这是一项很好的举措,旨在确保学生不仅在学术上表现出色,而且还发展重要的生活技能,从而帮助他们在未来的努力中帮助他们。
特此通知所有相关人员,根据电子与通信工程系 2024 年 2 月 8 日举行的第一届学习委员会 (BoS) 的建议,主管部门批准了 2022-23 学年技术电子与通信工程学士 (B.Tech-ECE) 第 1 至 8 学期的课程计划和教学大纲,详情如下:
SR No.Category Head of Teaching/ Assessment Abbreviation used 1 Teaching Theory Th 2 Teaching Laboratory Lab 3 Teaching Tutorial Tut 4 Teaching Open Elective OE 5 Teaching Multi Disciplinary MD 6 Teaching Computer Science CS 7 Teaching Machine Learning ML 8 Assessment Laboratory Continuous Assessment CA 9 Assessment Mid Semester Assessment MSA 10 Assessment End Semester Assessment ESE 11 Assessment Home Assignment HA 12 Assessment Course Project CP 13 Assessment Group Discussion GD 14 Assessment PowerPoint演讲PPT 15评估类测试–1 CT1 16评估类测试–2 CT2 17评估学期检查MSE 18评估末学期考试ESE 19评估书面考试WRT 20评估多项选择问题MCQ 21评估实验室实验室实验室
• 鼓励学生利用技术,包括生成式 AI 工具,来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具(包括生成式 AI)作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是,学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息(例如 MLA:https://style.mla.org/citing-generative-ai/ )。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具;此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
单位 - 3:微生物技术14 H培养基:细菌的营养需求,培养基的成分。天然和合成媒体,化学定义的培养基,复杂的培养基,选择性,差异和丰富的培养基。纯文化方法:细菌的隔离,培养,鉴定和保存以及伴侣稀释和镀铜方法(倒,散布,条纹)。厌氧菌的培养。纯文化的维护和保存/库存。染色和染色技术:染色原理,细菌染色技术 - 简单染色和差异染色(革兰氏染色和抗酸性染色)。类型的污渍简单污渍和差分污渍。细菌计数技术 - 板(菌落)计数和浊度法。