कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मास्टर डिग्री

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर डिग्री का उद्देश्य कंप्यूटर विज्ञान (मास्टर डिग्री कक्षा LM18) के क्षेत्र में विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करना है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के लिए विशिष्ट तकनीकों और कार्यप्रणालियों के आधार पर उपकरण, ज्यादातर सॉफ्टवेयर, विकसित करने में सक्षम हों। यह भी व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है कि कैसे इन तकनीकों को कंप्यूटर विज्ञान और सूचना प्रौद्योगिकी के परिदृश्य में नियोजित कार्यप्रणालियों (स्वचालित तर्क और मशीन लर्निंग) के एकीकृत कोष के रूप में चित्रित किया जा रहा है और STEM विज्ञान के क्षेत्र में सबसे विकासशील क्षेत्रों में से एक का प्रतिनिधित्व करते हैं।

मुख्य शैक्षिक उद्देश्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूलभूत तकनीकों को विकसित करने के लिए विधियों और उपकरणों को प्राप्त करना, संभावित अनुप्रयोगों में निम्नलिखित क्षेत्र शामिल हैं: पारिस्थितिकी (उदाहरण के लिए, पर्यावरण निगरानी, ​​जलवायु परिवर्तन), अर्थशास्त्र (उदाहरण के लिए, वित्त और बीमा बाजार), सतत विकास (उदाहरण के लिए, स्मार्ट बिल्डिंग, स्मार्ट शहर, स्मार्ट ग्रिड), चिकित्सा (उदाहरण के लिए, निदान, टेली-मेडिसिन), उत्पाद और सेवा उद्योग (उदाहरण के लिए, एआई-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग, स्वचालित पाठ और भाषण अनुवाद, सामाजिक सिग्नल प्रसंस्करण, साइबर सुरक्षा, स्वायत्त रोबोट, सहायक और स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम), गेमिंग और मनोरंजन, बुद्धिमान, सामाजिक और मानव-केंद्रित उपयोगकर्ता इंटरफेस (मानव केंद्रित डिजाइन)।

इसे ध्यान में रखते हुए, यह पाठ्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तरीकों और तकनीकों, मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर, के विकास से संबंधित मुद्दों पर विशेष जोर देता है जो सुरक्षित, विश्वसनीय, निष्पक्ष, व्याख्या योग्य हैं, यानी, XAI के नए प्रतिमान ("व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता") के अनुसार किसी के निर्णयों को समझाने में सक्षम हैं। इन शैक्षिक उद्देश्यों के संबंध में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मास्टर डिग्री कोर्स मुख्य रूप से कंप्यूटर विज्ञान और सूचना इंजीनियरिंग के क्षेत्र में विशिष्ट कौशल प्राप्त करने के उद्देश्य से शिक्षाओं का प्रस्ताव करता है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को विकसित करने के तरीकों और उपकरणों पर जोर दिया जाता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, बुद्धिमान एजेंट, स्वचालित तर्क, कंप्यूटर विज़न, ज्ञान प्रतिनिधित्व, योजना, खेल सिद्धांत, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, तर्क और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास के संदर्भ में। इन शिक्षाओं को सीखने के पथों द्वारा पूरित किया जाएगा जो छात्रों को निम्नलिखित विषयों पर ज्ञान विकसित करने में सक्षम बनाएगा: विश्लेषणात्मक/मात्रात्मक उपकरण, जैसे संभाव्यता कलन और भौतिकी, अनुमानात्मक सांख्यिकी, अनुकूलन तकनीक और निर्णय सिद्धांत के तरीके और मॉडल; कम्प्यूटेशनल सोच के अंतर्निहित ज्ञानमीमांसीय और दार्शनिक पहलू; कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के प्रबंधन के लिए नैतिक आधार; कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित प्रौद्योगिकियों के प्रबंधन के लिए विनियमन से संबंधित कानूनी पहलू और सिद्धांत; और अर्थशास्त्र और वित्त में अनुप्रयोगों के विकास के लिए उपकरण।