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课程编号和名称 修读学期 成绩 数据库和云计算 CDA 6132 多处理器架构 CEN 5086 云计算 COP 6726 数据库系统的新方向 COP 6731 数据库系统的理论与实现 ISM 6217 数据库管理系统 数据挖掘和机器学习 CAP 5615 神经网络简介 CAP 6546 生物信息学数据挖掘 CAP 6618 计算机视觉机器学习 CAP 6619 深度学习 CAP 6629 强化学习 CAP 6635 人工智能 CAP 6673 数据挖掘和机器学习 CAP 6778 高级数据挖掘和机器学习 CAP 6776 信息检索 CAP 6777 Web 挖掘 CEN 6405 计算机性能建模 ISM 6136 数据挖掘和预测分析 数据安全和隐私 CIS 6370 计算机数据安全 CTS 6319 网络安全：测量和数据分析 ISM 6328 信息保证和安全管理 MAD 5474 密码学和信息安全简介 MAD 6478 密码分析 PHY 6646 量子力学/计算 2 科学应用和建模 GIS 6028C 摄影测量和航空摄影解译 GIS 6032C LiDAR 遥感和应用 GIS 6061C Web GIS
M. Priyadharshini 1，S。Indra 2，S。Achuthan 3，K。Lokesh 4 1,2,3,4 PG学生，计算机科学与工程系，Bharathidasan Engi
I.引言许多学者由于该国日益强调教育以及该行业的大规模数据集的广泛使用，因此将数据挖掘和机器学习方法应用于教育主题。被称为“教育数据挖掘”（EDM）的数据挖掘研究领域的目标是通过识别各种变量之间的相关性来找到大量数据产生的数据中的模式，趋势和联系。这种新兴学科使用统计，机器学习和数据挖掘技术分析了教育大数据，重点是学生绩效预测。至关重要的是要意识到评估学生表现不仅需要查看商标；它要求进行彻底的评估，该评估考虑了课程复杂性和每个学生的独特评分标准等方面[2]。教育机构从EDM的预测见解中获得了很大的收获，这使他们能够最大程度地利用资源并为学生提供个性化的帮助。
对...
各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理，分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力，对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法，包括Grover的搜索算法，量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）。它深入研究了这些算法的细节，探索了它们的原理，应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析，并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难，例如对专业知识，可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言，这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力，并提出了未来的研究途径，以调查量子计算在数据挖掘中的使用。
问题库 – 第 10 课 - 第 2 章：人工智能简介
5.我们为什么需要收集数据？数据对于机器来说就像食物对于人类一样。人工智能的世界围绕着数据而旋转。每家公司，无论大小，都在从尽可能多的来源收集数据。如今，数据被称为新黄金。通过数据收集，企业或管理层可以获得所需的高质量信息，以便通过进一步的分析、学习和研究做出明智的决策。数据收集使他们能够掌握趋势，提供问题的答案，并有效地分析新见解。6.什么是数据挖掘？举例说明。数据挖掘是分析大型数据集并从中提取有用信息的过程。公司使用数据挖掘将原始数据转化为有用信息。它是计算机科学和统计学的一个跨学科子领域，总体目标是提取信息
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
PubChem 自动数据挖掘程序，用于筛选十亿种化合物，并通过基于机器学习的 AutoQSAR 算法生成抗冠状病毒
PubChem 自动数据挖掘程序，用于筛选十亿种化合物，并通过基于机器学习的 AutoQSAR 算法生成抗冠状病毒药物线索（复制酶多聚蛋白 1ab 抑制剂）并对顶级药物线索化合物进行计算机模拟研究
M.Tech Maths_Curriculum_machinelearning.pdf
1. Bishop, CM，《模式识别和机器学习》，Springer（2006 年）。2. Hastie, T.、Tibshirani, R. 和 Friedman, J.，《统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测》，Springer（2002 年）。3. Han, J.、Kamber, M. 和 Pei, J.，《数据挖掘：概念和技术》，第 3 版，Morgan Kaufmann（2012 年）。4. Mitchell, TM，《机器学习》，McGraw-Hill（1997 年）。
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和
生成式人工智能模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？
建议引用：Dermawan, Artha (2023)：生成式 AI 模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？，《世界知识产权杂志》，ISSN 1747-1796，Wiley，新泽西州霍博肯，第 27 卷，Iss。1，第 44-68 页，https://doi.org/10.1111/jwip.12285
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组织将其用于预测建模和洞察、数据挖掘推理和建议。其中大部分都是回顾性的。您可以查看历史数据，训练算法，然后查看算法的建议。但是，要将这些建议转化为行动，仍然需要人类采取这些行动，解释建议的数量并采取行动。我们支持在实时交易中应用 AI。我们不仅限于数据挖掘以获得建议，还利用 AI 准确且情境化地应用建议，以便自主做出常规和复杂的决策，即代表人类采取行动。