XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System课程目标
第一年工程（FY B -Tech） - 计划
1。在SEM考试中内部40 2。结束SEM考试外部60总计100先决条件：关于分化，集成和矩阵的合理知识。课程目标：1使用矩阵来发展对线性方程系统的理解。2解释了本征值和本本矢量的概念。3传授函数扩展的知识，平均值定理和不确定形式。4使学生能够理解几个变量功能的衍生物的概念。5介绍雅各布人的合理知识，误差和近似以及两个变量功能的极端值。课程成果：成功完成课程后，学生将能够使用矩阵求解线性方程系统，并将其应用于研究密集术的过程
人工智能与数据科学二年级
一般准则 1. 每个本科课程都有自己的目标和教育成果。这些目标和成果是通过考虑课程的各个方面和影响而提供的。课程开始时明确提到课程成果 (PO)（参考：NBA 手册）。将课程纳入课程应该始终有一个理由和目标。课程成果虽然高度依赖于课程的内容；但很多时候都是通用的和捆绑的。课程目标、课程成果和 CO-PO 映射矩阵证明了学习课程背后的动机、成就和前景。课程目标和课程成果仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。 2. @：CO 和 PO 映射矩阵（课程成果和课程成果）- 课程内容末尾的预期成就映射矩阵，表示 3、2、1 和“-”的相关级别。 3、2 和 1 的符号表示相当高、中等和略低。标记“-”表示 CO 和 PO 之间没有相关性。CO-PO 映射矩阵值仅供参考，仅供参考。课程讲师可以根据自己的观点进行修改。3. #：详尽示例/案例研究- 每门课程的内容分为六个单元-I、II、III、IV、V 和 VI。每个单元末尾都包含详尽示例/案例研究，以探索所学主题如何应用于现实世界的情况，并需要进行探索，以帮助学生提高能力，灌输特定技能，建立适用于任何特定情况的知识以及表达。每个单元都包含一个或两个示例或案例研究；讲师可以扩展更多示例或案例研究。示例/案例研究可以由学生指定为自学，并且不包含在理论考试中。 4. * :对于每个单元内容，期望的内容达成映射以课程表示
神经人工智能：神经科学与人工智能的结合 - UF ECE
地点：MAEA0327 学期：2021 年秋季 讲师：Shreya Saxena shreya.saxena@ufl.edu (352)-392-2651 办公时间：每周二下午 2:45-3:50 课程描述 设计和实施静态和动态神经数据建模方法，包括降维以及编码和解码模型。受神经科学启发的人工智能的历史、设计和重要性。学分：3。课程先决条件/共同要求 先决条件：EEL 5840（机器学习基础）或同等课程 课程目标 本课程有两个不同的部分，广泛涵盖 (1) 人工智能 (AI) 对神经科学领域的影响，以及 (2) 神经科学对 AI 领域的影响。完成课程后，学生应能够：
技术领导者的人工智能伦理 - MSAIS - 人工智能系统硕士
课程描述 本课程让未来的技术领导者了解开发和部署人工智能系统的道德考量 - 使用大型数据集训练预测模型并根据其输出采取行动的计算系统。学生将学习人工智能伦理的核心概念，并将其应用于领导者面临道德挑战的现实场景。我们将评估人工智能在全球范围内的影响，在尊重不同社会和文化价值观的同时解决复杂问题。课程结束时，学生将了解人工智能作为更大的社会技术系统的一部分，并能够评估其对全球社会和个人的影响。最终目标是促进负责任地开发安全和有益的人工智能。成功完成后，您将获得 3 个课程学分。课程目标：
计算机科学与工程系 - 人工智能与数据科学
简介 本课程采用综合、连贯、一体化的教学方法，提高学生在学术/职场环境中有效运用英语的能力，培养学生的接受性（听力和阅读）以及生产性和互动性（口语和写作）技能。课程从学习语言转向使用语言。成功完成 B.Tech 的必修英语课程后，学生将有信心参加国际语言资格/熟练程度测试，如雅思、托福或 BEC，不仅能够清楚地用言语表达自己，还能胜任校园分班考试的写作任务和语言能力部分。课程将采用基于活动的教学方法，确保学生在课堂和实验课上都能实际使用语言。 课程目标：
量子机器学习
描述 本课程介绍用于解决实际问题的基本经典和量子机器学习算法。经典机器学习算法使用基于 Python 的 Sci-Kit Learn 和/或 PyTorch/Ten- sorFlow 进行编程。介绍了量子电路的元素（量子比特、单量子比特门、双量子比特门和量子算子）。使用量子编程语言（三种选项之一：Qiskit、Pennylane 或 #q）来实现量子机器学习算法。然后，通过 IBM Q Experience、Ama- zon Bracket 或 Xanadu Pennylane 等云服务，使用量子模拟器和/或真实量子计算机研究和编程混合经典和量子算法。 课程目标 本课程旨在让学生
技术领袖的人工智能伦理
课程描述 本课程让未来的技术领导者了解开发和部署人工智能系统的道德考量 - 计算系统使用大型数据集来训练预测模型并根据其输出采取行动。学生将学习人工智能伦理的核心概念，并将其应用于领导者面临道德挑战的现实场景。我们将评估人工智能在全球范围内的影响，在尊重不同社会和文化价值观的同时解决复杂问题。在课程结束时，学生将了解人工智能作为更大的社会技术系统的一部分，并能够评估其对全球社会和个人的影响。最终目标是促进负责任地开发安全和有益的人工智能。成功完成后，您将获得 3 个课程学分。 课程目标：
