सांख्यिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एमएससी

सीखने की यात्रा के तीन चरण हैं। पहले चरण में, सांख्यिकीय विधियों और अनुमानों में मूलभूत ज्ञान और कौशल को मजबूत किया जाता है। इसमें शामिल विषयों में फ्रीक्वेंटिस्ट और बेयसियन अनुमान, डेटा विश्लेषण, सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, सांख्यिकीय गणना और संचार शामिल हैं। ये क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की कार्यप्रणाली को समझने के लिए आधार प्रदान करते हैं।

दूसरे चरण में, पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण, डीप लर्निंग और जटिल प्रक्रियाओं के लिए सांख्यिकीय मॉडल के मॉड्यूल के माध्यम से अधिक उन्नत अध्ययन किया जाता है। इन मॉडलों में संरचना का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय और गणनात्मक सिद्धांतों के साथ-साथ, वास्तविक डेटा पर उनके अनुप्रयोग के माध्यम से व्यावहारिक अंतर्दृष्टि विकसित की जाती है।

तीसरे चरण में, गणितीय विज्ञान संकाय के विशेषज्ञों के मार्गदर्शन में चुने हुए विषय पर एक स्वतंत्र शोध परियोजना पूरी की जाती है। इसमें किसी पढ़ाए गए मॉड्यूल में प्रस्तुत विषय की समझ को आगे बढ़ाना, पहले से कवर न किए गए विषय की जांच करना या विस्तृत डेटा विश्लेषण करना शामिल हो सकता है।