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該計劃的課程是學術課程，人工智能工具和技術，以及動手實驗室和項目的混合。
Python是人工智能中最流行和最有效的編程語言之一。Python被認為是一種簡單而高級的通用編程語言。人工智能課程的第一個模塊將讓你熟悉Python編程語言。
以下是你將在本模塊中掌握的Python數據科學的各種概念。
在本子模塊中，您將首先學習幫助您掌握Python的基礎知識。
數據結構是促進高效訪問和修改的數據管理組件。在這個子模塊中，你將學習數據結構和處理。
函數是一組語句，它們接收輸入，執行特定的計算並提供輸出。在本子模塊中，您將了解函數。
Numpy是一個用於Python編程的Python庫。Numpy提供了一個簡單而強大的數據結構。在本子模塊中，您將了解Numpy。
利用Pandas進行有效的數據分析。Pandas執行一些數據操作，如合並、重塑、選擇、清理等。在這個子模塊中，您將了解熊貓。
SciPy是另一個免費的開源Python庫，用於執行科學計算和技術計算。在本子模塊中，您將了解Scipy。
Scikit-learn是一個免費的機器學習庫，用於執行Python編程語言。在本子模塊中，您將了解Scikit-learn。
統計學是人工智能的一個重要方麵。在本模塊中，您將學習用於決策的人工智能中的幾個統計概念和程序。
在AIML課程的本模塊中，您將了解決策統計方法的各種概念。
描述統計學是分析給定數據的方法。描述性統計是一種核心統計，它從一組信息中定量地詳細描述或彙編特征。推理統計有助於對一種情況或現象提出解決辦法。它可以讓你根據推斷得出有效的結論。在本子模塊中，您將學習Descriptive and Inferential Statistics.
概率分布是一種數學函數，它給出給定分析中許多可能結果發生的概率。在這個子模塊中，你將學習概率和分布。
假設檢驗是一種統計檢驗，我們考慮一組參數來檢驗一個假設。這是通過使用樣本數據來估計假設的合理性。在本子模塊中，您將學習假設檢驗。
采用卡方檢驗類的分布是否符合分布模型。方差分析用於研究樣本內均值的差異是否顯著。在這個子模塊中，您將了解Anova和ChiSquare。
離散度是一個統計術語，它說明了為特定變量假設的值分布的維度。離散度可以通過各種統計數據來測量，如範圍、方差和標準偏差。在本子模塊中，您將了解一些分散的措施。
仿真是一種用於評價方法性能的統計方法，特別是在缺乏理論知識的情況下。在本子模塊中，您將學習統計模擬技術。
數學是人工智能和機器學習中最重要的方麵之一。在人工智能課程的這個模塊中，您將了解AIML中使用的幾個數學概念。
以下是你將在人工智能m.t etech課程的這個模塊中掌握的數學基礎的各種概念。
線性代數是一種數學應用，在數據科學和機器學習中非常有用。線性代數應用於數據預處理、數據轉換和模型評估。在這個子模塊中，您將學習數據科學的線性代數。
向量和矩陣在人工智能中被生動地用於處理數據。在本子模塊中，您將學習
在這個子模塊中，您將了解幾個數學函數和導數，提高您的專業知識，以工作在AIML模型。
特征值是在線性變換時增強或減少特征向量及其範圍的常數。在這個子模塊中，您將學習特征分解- PCA
奇異值分解是指對一個實矩陣或複矩陣進行因式分解。在這個子模塊中，您將學習奇異值分解
優化函數用於計算梯度，這是損失函數的偏導數。在本子模塊中，您將了解優化和損失函數。
數據分析和可視化是人工智能和機器學習的兩個重要概念。
以下是你將在人工智能和機器學習M.tech課程的這個模塊中掌握的數據分析和可視化的各種概念。
在本子模塊中，您將學習用於理解給定數據的工具和技術。
AIML中的描述性分析用於定義研究中數據的基本特征。在本子模塊中，您將學習描述性分析。
雙變量分析是統計分析中最簡單的方法之一，用於了解兩組值之間是否存在相關性。在這個子模塊中，您將學習雙變量分析
多變量分析是指通過多個因變量收集到的數據進行統計分析。在本子模塊中，您將學習多元分析
數據預處理是將原始數據轉換為幹淨數據集的過程。在本子模塊中，您將了解數據預處理
數據可視化被定義為使用圖表、圖形和地圖等幾種可視化元素對派生數據進行圖形化表示。在本子模塊中，您將學習一些數據可視化工具和技術。
機器學習是人工智能的一個重要子集。機器學習模塊將教我們機器學習技術和所有在經典ML算法中普遍使用的歸入每個類別。
以下是你將在人工智能訓練的這個模塊中掌握的機器學習的各種概念。
回歸是一種有監督的學習技術，它幫助我們找到變量之間的關係，並幫助我們基於一個或多個預測變量預測連續的輸出變量。在本子模塊中，您將學習監督回歸。
顧名思義，探索性數據分析(EDA)的概念圍繞著探索數據展開。數據探索有三種類型。它們是數據摘要、數據可視化和數據規範化。在這個子模塊中，您將學習幾種EDA技術。在本子模塊中，您將學習探索性數據分析。
線性回歸用於預測連續且在連續範圍內斜率恒定的結果。在這個子模塊中，您將學習線性回歸的幾種技術。在這個子模塊中，你將學習線性回歸。
似然比是指準確預測疾病的概率與不準確預測疾病的概率之比。在本子模塊中，您將了解LR的統計顯著性。
特征工程是指應用領域知識從給定的原始數據中提取特征、特性、屬性等特征的過程。在本子模塊中，您將學習特性工程。
正則化是一個對學習算法進行不充分調整的過程，以便給定的模型呈現更好的結果。在這個子模塊中，您將學習正則化技術。
模型部署是用於使用機器學習模型的工程任務。在本子模塊中，您將了解模型部署。
監督分類允許用戶在圖像中選擇說明特定類別的樣本像素，然後指導圖像處理軟件使用這些像素。在本子模塊中，您將學習監督分類。
在統計學中，邏輯回歸模型用於定義一個特定類別或事件存在的概率，如真/假。在這個子模塊中，您將學習邏輯回歸。
在這個子模塊中，您將學習K-Nearest neighbors。
決策樹用於研究模型，因為它們有助於有效的決策。決策樹是一種支持工具，它使用類似樹的決策模式和可能的結果，包括事故事件結果、資源成本和服務。在本子模塊中，您還將學習決策樹。
集成技術提供多個模型，然後將它們合並以產生改進的結果。集成技術通常比單一模型提供最可靠的解決方案。在本子模塊中，您還將學習集成技術。
樸素貝葉斯是一種基於貝葉斯定理的分類技術，它使用了預測因子之間獨立的假設。在本子模塊中，您還將學習樸素貝葉斯的幾種技術
在本子模塊中，您將了解模型改進中使用的幾種技術。
無監督模型是一種機器學習模型，其中模型沒有為訓練數據提供任何預先分配的標簽。在本子模塊中，您將了解無監督模型。
聚類是機器學習中的一項重要技術。它的任務是將數據點的數量分成幾個組。在本子模塊中，您將學習聚類的幾種技術。
k均值聚類是一種無監督學習算法，它將未標記的數據集聚集到不同的聚類中。在這個子模塊中，您將學習K-means算法
層次聚類是一種算法，它將相似的元素聚集到稱為聚類的組中。在這個子模塊中，您將學習分層集群
降維是指將給定數據從高維空間轉換為低維空間所使用的工具和技術。在這個子模塊中，您將學習降維。
推薦係統是AIML的一個重要應用，係統試圖根據許多不同的因素，如過去的購買，搜索曆史等，向用戶推薦產品和服務。在本子模塊中，您將了解推薦係統。
購物籃分析是一種數據挖掘技術，用於了解客戶行為並促進銷售。在本子模塊中，您將學習市場籃子分析。
時間序列預測可以定義為對變量在不同時間所取值的一組觀測值。時間序列預測應用於統計學、計量經濟學、數學金融學、天氣預報、地震預測等領域。
以下是你將在人工智能碩士課程的這個模塊中掌握的時間序列預測的各種概念。
分解提供了將時間序列分解為奇異向量和奇異值的另一種方法。在這個子模塊中，您將學習分解中涉及的技術。
移動平均是一種用於時間序列分析和預測的平滑技術。它指的是設計一個新序列的過程，其中的值由主要時間序列中原始觀測值的平均值組成。在這個子模塊中，你將學習移動平均線。
在本子模塊中，您將了解更多關於時間序列預測的知識。
自相關是時間序列的延遲值之間的關聯的度量。在這個子模塊中，您將學習自動關聯。
ARIMA是自回歸綜合移動平均的縮寫。它是一個更簡單的自回歸移動平均的推廣和積分的概念。在本子模塊中，您將了解ARIMA。
SARIMA是季節自回歸綜合移動平均模型。這些模型被應用於季節時間序列的建模。在SARIMA中，某一特定季節的平均值和其他統計數據在多年間並不穩定。在本子模塊中，您將了解SARIMA。
深度學習是機器學習的一個子集，專注於模仿人類大腦獲取特定類型知識的方式。
以下是你將在AIML課程的這個模塊中掌握的深度學習的各種概念。
神經網絡是一係列算法，試圖通過模仿人腦的運作方式來識別一組數據中的潛在相關性。在這個子模塊中，你將學習神經網絡。
Keras是一個神經網絡庫，TensorFlow是用於執行機器學習技術中的幾個任務的開源庫。在本子模塊中，您將學習Tensorflow和Keras。
CNN代表卷積神經網絡，這是一種人工神經網絡的方法。CNN在圖像識別和分類中應用廣泛。在本子模塊中，您將了解CNN及其應用。
遷移學習是一種機器學習技術，在這種技術中，為執行一個任務而構建的模型被重用為第二個任務的模型的起點。在本子模塊中，您將學習遷移學習和應用
物體檢測是指機器係統在給定圖像中發現物體並對每個物體進行分類的能力。在本子模塊中，您將學習對象檢測。
自然語言處理是一種將人類語言分割成幾個片段的過程，這樣就可以分析和理解給定搜索中單詞的實際上下文。在本子模塊中，您將學習自然語言處理
文本分析是一種從書麵交流中獲得見解的方法。在這個子模塊中，您將學習文本分析-基礎知識。
文檔摘要是指將文檔修改為更壓縮的方式，同時保留其內容的任務。在本子模塊中，您將了解文檔摘要和分類所涉及的技術。
網絡抓取是一種應用機器人從特定網站獲取內容和數據的方法。在本子模塊中，您將了解Web抓取的技術。
序列建模是計算機程序設計、評估、預測或產生任何類型的序列數據(如音頻、文本等)的能力。在這個子模塊中，您將了解順序建模。
轉換器是一種深度學習應用程序，它采用注意機製，區別地考慮輸入數據中每個元素的重要性。在這個子模塊中，您將了解變形金剛。
計算機視覺是人工智能(AI)的一種應用，它有助於機器從數字圖像、視頻和其他視覺輸入中獲得有意義的見解。在這個子模塊中，你將學習計算機視覺。
圖像預處理是指在模型訓練和推斷使用圖像之前對圖像進行格式化的一組步驟。在這個子模塊中，您將學習圖像形成和預處理。
噪聲濾波是一套用於消除所采集數據中包含的噪聲的技術。在這個子模塊中，您將學習噪聲濾波。
圖像分割是圖像處理的一個重要組成部分，主要是根據圖像的特征和性質將圖像分割成不同的部分。在本子模塊中，您將學習圖像分割。
特征提取是指將一組原始數據降為更靈活的組進行處理的維數調整過程。在本子模塊中，您將了解用於未來提取的深度學習模型。
圖像分類是指根據一定的規則對圖像中的像素或向量組進行分類和標記的過程。在本子模塊中，您將學習圖像分類。
深度學習模型正在穀歌搜索和圖像搜索中應用。深度學習模型使您能夠使用關鍵字進行圖像搜索。在本子模塊中，您將了解用於圖像處理的深度學習模型。
以下是你將在人工智能課程的這個模塊中掌握的高級深度學習的各種概念。
物體檢測定義了計算機和軟件係統發現圖像中的物體並識別它們的能力。在本子模塊中，您將學習對象檢測。
暹羅神經網絡是一種人工神經網絡，它練習相同的權重，同時在兩個不同的輸入向量上串聯操作，以測量相對的輸出向量。在本子模塊中，您將了解暹羅網絡
對象分割是指將圖像的每個像素值劃分為不同類別的過程。在這個子模塊中，你將學習對象分割。
GAN代表生成對抗網絡，它是一種算法架構，利用兩個神經網絡，使一個神經網絡對抗另一個神經網絡，以產生新的人工數據實例，可以成功獲取真實數據。在本子模塊中，您將了解GANs。
自編碼器是一種神經網絡，用於獲取原始數據的壓縮表示。在這個子模塊中，您將了解自動編碼器。
我們將為學員提供五個熱情的專業選擇。
運籌學被描述為將數據轉化為洞察以得出更好決策的科學過程。
工業安全是指企業內部所有操作和功能的管理，通過減少危害、識別風險等來保護其員工和資產。
企業家精神是建立和維持一個企業以獲取利潤的思想。知識產權(IPR)有助於創新企業家保護他們的發明。
業務分析是指識別業務需求並為複雜業務問題定義最有意義的解決方案的實踐。
職業道德是指導組織中個人或團體行為的原則。
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