रोबोटिक्स में प्रयुक्त कृत्रिम दृष्टि में विशेषज्ञता प्राप्त करें और इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के साथ अपने पेशेवर करियर में प्रगति करें”

विज्ञान कथा से दूर, कंप्यूटर विज्ञान पेशेवरों के लिए लक्षित यह कार्यक्रम छात्रों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विकसित किए जाने वाले किसी भी विचार को प्रस्तुत करने या रोबोटिक्स परियोजनाओं में काम करने के लिए सभी आवश्यक ज्ञान प्रदान करने के लिए उन्मुख है, विशेष रूप से दृश्य धारणा प्रणालियों के क्षेत्र में।

इस प्रकार, इस क्षेत्र में विशेषज्ञता प्राप्त शिक्षण टीम छात्रों को एल्गोरिदम आधारों के माध्यम से मार्गदर्शन करेगी जो इसके संचालन, इसके अनुप्रयोगों, लाभों और सीमाओं का समर्थन करते हैं। ऐसा करने के लिए, इस ऑनलाइन स्नातकोत्तर डिप्लोमा के 6 महीनों के दौरान, एक सैद्धांतिक-व्यावहारिक दृष्टिकोण लागू किया जाएगा, जिसमें उदाहरणों के माध्यम से, छात्र रोबोट के साथ वातावरण पाएंगे, लेकिन उपयोग की जाने वाली मशीन लर्निंग तकनीकों को समझने की प्रासंगिकता को खोए बिना।

यद्यपि कृत्रिम दृष्टि रोबोटिक्स के सबसे जटिल क्षेत्रों में से एक है, लेकिन इस कार्यक्रम द्वारा प्रस्तुत मल्टीमीडिया विषय वस्तु इसके सीखने में सहायक होगी। इस प्रकार, छात्र शिक्षण प्रणालियों पर आधारित मुख्य दृष्टि तकनीकों को प्राप्त करने में सक्षम होंगे, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग, जिसने आज मशीन विज़न के उपयोग के तरीके में क्रांति ला दी है। इसी प्रकार, इस कार्यक्रम में छात्र रोबोटिक्स के लिए कृत्रिम दृष्टि के क्षेत्र में सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों स्तरों पर विकसित करने के लिए सबसे उन्नत उपकरण सीखेंगे।

यह उन स्नातकों के लिए एक उत्कृष्ट अवसर है जो सर्वोत्तम विशेषज्ञों के मार्गदर्शन में और गुणवत्तापूर्ण शिक्षण के साथ अपने पेशेवर क्षेत्र में प्रगति करना चाहते हैं, जो पहले दिन से ही सभी विषय-वस्तु तक पहुंच की अनुमति देता है और विषय-वस्तु की पुनरावृत्ति के आधार पर एक रीलर्निंग प्रणाली प्रदान करता है, जो बदले में सीखने और ज्ञान समेकन की सुविधा प्रदान करता है।

100% ऑनलाइन कार्यक्रम में शामिल हों और अपनी परियोजनाओं में बुद्धिमान एजेंटों पर उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को लागू करें”

यह मशीन लर्निंग के साथ रोबोट विजुअल परसेप्शन सिस्टम में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• रोबोटिक इंजीनियरिंग में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है
• व्यावहारिक अभ्यास जहां आत्म-मूल्यांकन का उपयोग शिक्षण में सुधार के लिए किया जा सकता है
• अभिनव प्रणालीयों पर इसका विशेष जोर
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषय-वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा में अपनी पूरी क्षमता को उजागर करें और जनरेटिव न्यूरल नेटवर्क के अनुप्रयोग के नए क्षेत्रों की पहचान करने के लिए सरल तरीके से सीखें”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में उस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान करते हैं, साथ ही प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

इसकी मल्टीमीडिया विषय वस्तु, नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित, पेशेवर को एक स्थित और प्रासंगिक सीखने की अनुमति देगी, जो कि एक सिम्युलेटेड वातावरण है जो वास्तविक परिस्थितियों में तैयार करने के लिए एक व्यापक शिक्षा प्रदान करेगा।

इस कार्यक्रम को समस्या आधारित शिक्षा के आसपास तैयार किया गया है, जिससे पेशेवर को पूरे कार्यक्रम में उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। यह प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए सहभागी वीडियो की एक नवीनतम प्रणाली की सहायता से किया जाएगा।

यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा आपको रोबोट के निर्माण में प्रयुक्त एल्गोरिदम में उच्च स्तर की निपुणता प्राप्त करने में सहायता करेगा"

रोबोटिक्स के क्षेत्र में अपनी परियोजनाओं को क्रियान्वित करने का यह आपके लिए एक उत्कृष्ट अवसर है"

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा की अध्ययन योजना, जिसमें 450 शिक्षण घंटे शामिल हैं, को तीन मॉड्यूल में विभाजित किया गया है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोट और सॉफ्टबॉट्स में इसका अनुप्रयोग, कृत्रिम दृष्टि के विकास में शामिल सभी तकनीकों और इसके विकास के लिए आवश्यक उपकरणों का विश्लेषण करना है। विस्तृत वीडियो और बाकी मल्टीमीडिया विषय वस्तु जो छात्रों को वर्चुअल प्लेटफॉर्म पर मिलेगी, इस व्यापक कार्यक्रम की पूरक होगी।

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मॉड्यूल 1. बुद्धिमान एजेंट रोबोट और सॉफ्टबॉट्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग

1.1. बुद्धिमान एजेंट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता

1.1.1. बुद्धिमान रोबोट कृत्रिम बुद्धिमत्ता
1.1.2. बुद्धिमान एजेंट

1.1.2.1. हार्डवेयर एजेंट रोबोटस
1.1.2.2. सॉफ्टवेयर एजेंट. सॉफ्टबॉट्स

1.1.3. रोबोटिक्स अनुप्रयोग

1.2. मस्तिष्क-एल्गोरिदम कनेक्शन

1.2.1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जैविक प्रेरणा
1.2.2. एल्गोरिदम में तर्क का क्रियान्वयन. टाइपोलॉजी
1.2.3. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम में परिणामों की व्याख्या
1.2.4. एल्गोरिदम का विकास डीप लर्निंग तक

1.3. समाधान स्थान में खोज एल्गोरिदम

1.3.1. समाधान स्थान खोज में तत्व
1.3.2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्याओं में समाधान खोज एल्गोरिदम
1.3.3. खोज और अनुकूलन एल्गोरिदम के अनुप्रयोग
1.3.4. मशीन लर्निंग पर लागू खोज एल्गोरिदम

1.4. मशीन लर्निंग

1.4.1. मशीन लर्निंग
1.4.2. पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम
1.4.3. अप्रशिक्षित शिक्षण एल्गोरिदम
1.4.4. सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम

1.5. पर्यवेक्षित अध्ययन

1.5.1. पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ
1.5.2. वर्गीकरण के लिए निर्णय वृक्ष
1.5.3. समर्थन वेक्टर मशीन
1.5.4. कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स
1.5.5. पर्यवेक्षित शिक्षण के अनुप्रयोग

1.6. अपर्यवेक्षित शिक्षण

1.6.1. अपर्यवेक्षित शिक्षण
1.6.2. कोहोनेन नेटवर्क
1.6.3. स्व-व्यवस्थित मानचित्र
1.6.4. के-मीन्स एल्गोरिथम

1.7. सुदृढीकरण शिक्षण

1.7.1. सुदृढीकरण सीखना
1.7.2. मार्कोव प्रक्रियाओं पर आधारित एजेंट
1.7.3. सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम
1.7.4. रोबोटिक्स में लागू सुदृढीकरण शिक्षण

1.8. कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण

1.8.1. कृत्रिम तंत्रिका प्रसार। टाइपोलॉजी
1.8.2. तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग
1.8.3. मशीन लर्निंग से डीप लर्निंग तक परिवर्तन
1.8.4.  डीप लर्निंग अनुप्रयोग

1.9. संभाव्यता अनुमान

1.9.1. संभाव्यता अनुमान
1.9.2. अनुमान के प्रकार और विधि परिभाषा
1.9.3. केस स्टडी के रूप में बायेसियन अनुमान
1.9.4. नॉनपैरामीट्रिक अनुमान तकनीक
1.9.5. गॉसियन फ़िल्टर

1.10. सिद्धांत से अभ्यास तक: एक बुद्धिमान रोबोटिक एजेंट का विकास

1.10.1. रोबोटिक एजेंट में पर्यवेक्षित शिक्षण मॉड्यूल का समावेश
1.10.2. रोबोटिक एजेंट में सुदृढीकरण सीखने के मॉड्यूल का समावेश
1.10.3. कृत्रिम बुद्धि द्वारा नियंत्रित रोबोट एजेंट की वास्तुकला
1.10.4. बुद्धिमान एजेंट के कार्यान्वयन के लिए पेशेवर उपकरण
1.10.5. रोबोटिक एजेंटों में एआई एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के चरण

मॉड्यूल 2. रोबोटिक्स में कृत्रिम दृष्टि तकनीक: छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण

2.1. कंप्यूटर दृष्टि

2.1.1. कंप्यूटर दृष्टि
2.1.2. कंप्यूटर विज़न सिस्टम के तत्व
2.1.3. गणितीय उपकरण

2.2. रोबोटिक्स के लिए ऑप्टिकल सेंसर

2.2.1. निष्क्रिय ऑप्टिकल सेंसर
2.2.2. सक्रिय ऑप्टिकल सेंसर
2.2.3. गैर-ऑप्टिकल सेंसर

2.3. चित्र अधिग्रहण

2.3.1. छवि प्रतिनिधित्व
2.3.2. कलर स्पसेस
2.3.3. डिजिटल प्रक्रिया

2.4. छवि ज्यामिति

2.4.1. लेंस मॉडल
2.4.2. कैमरा मॉडल
2.4.3. कैमरा कैलिब्रेशन

2.5. गणितीय उपकरण

2.5.1. एक छवि का हिस्टोग्राम
2.5.2. कॉन्वोलूशन
2.5.3. फूरियर रूपांतरण

2.6. छवि प्रीप्रोसेसिंग

2.6.1. शोर विश्लेषण
2.6.2. छवि समरेखण
2.6.3. छवि संवर्धन

2.7. इमेज सेगमेंटेशन

2.7.1. कंटूर-आधारित तकनीकें
2.7.3. हिस्टोग्राम-आधारित तकनीकें
2.7.4. रूपात्मक संचालन

2.8. छवि विशेषता पहचान

2.8.1. रुचि बिंदु का पता लगाना
2.8.2. फ़ीचर विवरण
2.8.3. सुविधा मिलान

2.9. 3डी दृष्टिकोण प्रणाली

2.9.1. 3डी बोध
2.9.2. छवियों के बीच मिलान की सुविधा
2.9.3. एकाधिक दृश्य ज्यामिति

2.10. कंप्यूटर विज़न आधारित स्थानीयकरण

2.10.1. रोबोट स्थानीयकरण समस्या
2.10.2. दृश्य ओडोमेट्री
2.10.3. संवेदी संलयन

मॉड्यूल 3. स्वचालित शिक्षण के साथ रोबोट विजुअल परसेप्शन सिस्टम

3.1. कंप्यूटर विज़न पर लागू अप्रशिक्षित शिक्षण विधियाँ

3.1.1. क्लस्टरिंग
3.1.2. पीसीए
3.1.3. निकटतम पड़ोसी
3.1.4. समानता और मैट्रिक्स अपघटन

3.2. कंप्यूटर विज़न पर लागू पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ

3.2.1. “शब्दों का थैला” अवधारणा
3.2.2. समर्थन वेक्टर यंत्र
3.2.3. अव्यक्त डिरिचलेट आबंटन
3.2.4. तंत्रिका नेटवर्क

3.3. डीप न्यूरल नेटवर्क: संरचनाएं, रीढ़ और स्थानांतरण शिक्षण

3.3.1. फ़ीचर जनरेटिंग लेयर्स

3.3.3.1. वीजीजी
3.3.3.2. डेंसनेट
3.3.3.3. रेसनेट
3.3.3.4. आरंभ
3.3.3.5. गूगलनेट

3.3.2. स्थानांतरण शिक्षण
3.3.3. डेटा प्रशिक्षण के लिए तैयारी

3.4. डीप लर्निंग I के साथ कंप्यूटर विजन: डिटेक्शन और सेगमेंटेशन

3.4.1. YOLO और SSD अंतर और समानताएं
3.4.2. दर्ज
3.4.3. अन्य संरचनाएँ

3.5. डीप लर्निंग II के साथ कंप्यूटर विजन: जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स

3.5.1. GAN का उपयोग करके छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन
3.5.2. यथार्थवादी छवियों का निर्माण
3.5.3. दृश्य समझ

3.6. मोबाइल रोबोटिक्स में स्थानीयकरण और मानचित्रण के लिए सीखने की तकनीक

3.6.1. लूप क्लोजर डिटेक्शन और रिलोकेशन
3.6.2. मैजिक लीप। सुपर प्वाइंट और सुपर गोंद
3.6.3. मोनोकुलर से गहराई

3.7. बेयसियन अनुमान और 3डी मॉडलिंग

3.7.1. बेयसियन मॉडल और "शास्त्रीय" शिक्षण
3.7.2. गॉसियन प्रक्रियाओं के साथ अंतर्निहित सतहें (जीपीआईएस)
3.7.3. GPIS का उपयोग करके 3डी विभाजन
3.7.4. 3डी सतह मॉडलिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क

3.8. डीप न्यूरल नेटवर्क के अंत-से-अंत अनुप्रयोग

3.8.1. अंत-से-अंत प्रणाली व्यक्ति पहचान का उदाहरण
3.8.2. दृश्य सेंसर के साथ वस्तु हेरफेर
3.8.3. दृश्य सेंसर के साथ गति निर्माण और योजना

3.9. क्लाउड टेक्नोलॉजीज डीप लर्निंग एल्गोरिदम के विकास में तेजी लाएगी

3.9.1. डीप लर्निंग के लिए GPU का उपयोग
3.9.2. Google Icolab के साथ फुर्तीला विकास
3.9.3. रिमोट जीपीयू, गूगल क्लाउड और एडब्ल्यूएस

3.10. वास्तविक अनुप्रयोगों में तंत्रिका नेटवर्क की तैनाती

3.10.1. अंतः स्थापित प्रणालियाँ
3.10.2. तंत्रिका नेटवर्क की तैनाती। उपयोग
3.10.3. परिनियोजन में नेटवर्क अनुकूलन, TensorR के साथ उदाहरण

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