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कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम की उच्च क्षमताओं और जटिलता के कारण, इस तकनीक से सफलतापूर्वक निपटने के लिए इस विषय में महारत हासिल करना आवश्यक है। इस शिक्षा को प्रदान करने के लिए जिम्मेदार विशेष शिक्षण टीम छात्रों को उनके व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने की इस यात्रा में साथ देगी।

यह कार्यक्रम, जो पूरी तरह से ऑनलाइन मोड में पढ़ाया जाएगा, रोबोट स्वायत्तता, कृत्रिम दृष्टि के क्षेत्र में प्रमुख पहलुओं में से एक को कवर करेगा। इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा में विभिन्न आर्किटेक्चर, डीप न्यूरल नेटवर्क के उपयोग तथा 2डी और 3डी दृष्टि समस्याओं को शामिल किया जाएगा।
यह उन इंजीनियरिंग पेशेवरों के लिए एक उत्कृष्ट अवसर है जो रोजगार के व्यापक अवसरों वाले एक तेजी से बढ़ते उद्योग में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं। यह सब एक ऐसी शिक्षण प्रणाली के साथ है जो कार्यक्रम की सभी सामग्री तक पहुंचने के लिए निश्चित समय-सारिणी की अनुपस्थिति के कारण व्यक्तिगत जिम्मेदारियों की उपेक्षा किए बिना विशेषज्ञता हासिल करने की सुविधा प्रदान करती है। इस प्रकार, छात्रों को प्लेटफॉर्म तक पहुंचने और दिन के किसी भी समय एक कार्यक्रम शुरू करने के लिए केवल इंटरनेट कनेक्शन के साथ एक इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस की आवश्यकता होती है, जो उनके करियर को बढ़ावा देगा।

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यह मशीन लर्निंग के साथ रोबोट दृश्य बोध प्रणाली 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 सामग्री जिसके साथ उन्हें बनाया गया है, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है
• व्यावहारिक अभ्यास जहां आत्म-मूल्यांकन का उपयोग सीखने में सुधार के लिए किया जा सकता है
• इसमें नवीन पद्धतियों पर विशेष जोर दिया गया है
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, तथा व्यक्तिगत चिंतन कार्य
• ऐसी विषय वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से सुलभ हो

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

इसकी मल्टीमीडिया सामग्री, नवीनतम शैक्षिक तकनीक के साथ विकसित की गई है, जो पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई एक गहन शिक्षा प्रदान करेगी।

इस कार्यक्रम का डिज़ाइन समस्या-आधारित शिक्षा पर केंद्रित है, जिसके माध्यम से पेशेवरों को पूरे कार्यक्रम में प्रस्तुत विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

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इस 100% ऑनलाइन कार्यक्रम के विकास में शामिल शिक्षण टीम ने एक पाठ्यक्रम विकसित किया है, जिसमें छात्रों को रोबोट और सॉफ्टबॉट्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग और मशीन लर्निंग को प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली मुख्य तकनीकों और उपकरणों के माध्यम से रोबोट की दृश्य धारणा में सुधार करने में प्रशिक्षित किया जाएगा। इस पाठ्यक्रम को पढ़ाने वाले पेशेवरों द्वारा उपलब्ध कराए गए प्रत्येक विषय के विस्तृत वीडियो से सीखने में सुविधा होगी। इसी प्रकार, कार्यक्रम की शुरुआत से ही छात्रों को पूरा पाठ्यक्रम उपलब्ध होगा, जिससे वे छात्रों की आवश्यकताओं के अनुसार शिक्षण भार वितरित कर सकेंगे।

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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. आर्टिफ़िशियल इन्टेलिजन्स
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 प्रस्तुति
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. रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम

1.5. पर्यवेक्षित लर्निंग

1.5.1. पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ
1.5.2. वर्गीकरण के लिए निर्णय वृक्ष
1.5.3. समर्थन वेक्टर मशीन
1.5.4. कृत्रिम तंत्रिका प्रसार
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. रिइंफ़ोर्समेंट लर्निंग

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

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 व्यवहार 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 व्यावसायिक 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. छवि 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. कनवल्शन
2.5.3. फूरियर ट्रांसफॉर्म

2.6. छवि प्रीप्रोसेसिंग

2.6.1. शोर विश्लेषण
2.6.2. छवि स्मूथिंग
2.6.3. छवि एन्हांसमेंट

2.7. छवि सेगमेंटेशन

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

2.8. इमेज विशेषता पहचान

2.8.1. रुचि बिंदु पहचान
2.8.2. फ़ीचर विवरण
2.8.3. फ़ीचर मिलान

2.9. 3 डी विज़न सिस्टम

2.9.1. 3 डी धारणा
2.9.2. छवियों के बीच फ़ीचर मिलान
2.9.3. मल्टीपल व्यू ज्योमेट्री

2.10. कंप्यूटर विज़न आधारित स्थानीयकरण

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

मॉड्यूल 3. मशीन लर्निंग के साथ रोबोट दृश्य बोध प्रणाली

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. कृत्रिम दृष्टि पर लागू पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ

3.2.1. "शब्दों का थैला" अवधारणा
3.2.2. सपोर्ट वेक्टर मशीन
3.2.3. लेटेंट डिरिचलेट आवंटन
3.2.4. न्यूरल नेटवर्क

3.3. डीप न्यूरल नेटवर्क: संरचनाएं, बैकबोन और ट्रांसफर लर्निंग

3.3.1. फ़ीचर जनरेटिंग लेयर्स

    3.3.1.1. वीजीजी
    3.3.1.2. डेंसनेट
    3.3.1.3. रेसनेट
    3.3.1.4. इंसेप्शन
    3.3.1.5. गूगलनेट

3.3.2. स्थानांतरण सीखना
3.3.3. प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना

3.4. डीप लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल विज़न I: पहचान और विभाजन

3.4.1. योलो और एसएसडी के अंतर और समानताएँ
3.4.2. यूनेट
3.4.3. अन्य संरचनाएँ

3.5. डीप लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न II: जेनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क

3.5.1. जीएएन का उपयोग करके इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन
3.5.2. यथार्थवादी छवियों का निर्माण
3.5.3. दृश्य समझ

3.6. मोबाइल रोबोटिक्स में स्थानीयकरण और मानचित्रण के लिए तकनीक सीखना

3.6.1. लूप क्लोजर डिटेक्शन और रीलोकेशन
3.6.2. मैजिक लीप. सुपर पॉइंट और सुपर ग्लू
3.6.3. मोनोकुलर से गहराई

3.7. बायेसियन अनुमान और 3डी मॉडलिंग

3.7.1. बायेसियन मॉडल और "क्लासिकल" लर्निंग
3.7.2. गॉसियन प्रक्रियाओं (जीपीआईएस) के साथ निहित सतहें
3.7.3. जीपीआईएस का उपयोग करके 3डी विभाजन
3.7.4. 3डी सतह मॉडलिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क

3.8. डीप न्यूरल नेटवर्क के एंड-टू-एंड अनुप्रयोग

3.8.1. एंड-टू-एंड सिस्टम. व्यक्ति की पहचान का उदाहरण ?
3.8.2. दृश्य सेंसर के साथ ऑब्जेक्ट हेरफेर
3.8.3. दृश्य सेंसर के साथ गति निर्माण और योजना

3.9. डीप लर्निंग एल्गोरिदम के विकास में तेजी लाने के लिए क्लाउड टेक्नोलॉजीज

3.9.1. डीप लर्निंग के लिए जीपीयू का उपयोग
3.9.2. गूगल कोलाब के साथ एजाइल डेवलपमेंट
3.9.3. रिमोट जीपीयू, गूगल क्लाउड और एडब्ल्यूएस

3.10. वास्तविक अनुप्रयोगों में न्यूरल नेटवर्क की तैनाती

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

मशीन लर्निंग के साथ रोबोट दृश्य बोध प्रणाली में नवीनतम ज्ञान के साथ खुद को अद्यतित करें"