डेटा विश्लेषण और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मास्टर

अध्ययन कार्यक्रम डेटा विश्लेषण और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक अंतःविषय अध्ययन कार्यक्रम है जो संतुलित तरीके से गणित और कंप्यूटर विज्ञान के ज्ञान को जोड़ता है। अंतःविषय अनुवर्ती अध्ययन कार्यक्रमों के चयन में या व्यवहार में स्नातकों को अधिक अवसर प्रदान करता है।

हमारे साथ पढ़ाई क्यों करें?

• उपन्यास अध्ययन कार्यक्रम। हम एक नया अध्ययन कार्यक्रम डेटा विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदान करते हैं।
• नई प्रयोगशालाएं। हमारे विश्वविद्यालय विज्ञान पार्क में साइबर सुरक्षा प्रयोगशाला, आभासी वास्तविकता के साथ कंप्यूटर दृष्टि की प्रयोगशाला, इंटरनेट ऑफ थिंग्स की प्रयोगशाला, बुद्धिमान डेटा विश्लेषण की प्रयोगशाला और कुछ अन्य प्रयोगशालाओं का उपयोग करें।
• परंपरा। कंप्यूटर विज्ञान संस्थान के पास कंप्यूटर विज्ञान पढ़ाने में तीस साल से अधिक की परंपरा और दीर्घकालिक अनुभव है।
• पारिवारिक माहौल। हमारे विश्वविद्यालय में, प्रत्येक छात्र एक व्यक्ति है जिसे हम व्यक्तिगत रूप से संबोधित कर सकते हैं और हम व्यक्तिगत रूप से संभावित समस्याओं को हल कर सकते हैं। हम विशेष रूप से छात्रों के उद्देश्य से कई आयोजनों का समर्थन करते हैं।
• अध्ययन कार्यक्रमों में अत्याधुनिक शोध परिलक्षित होता है। शोधकर्ता अनुसंधान के प्रमुख क्षेत्रों में विशेषज्ञ हैं और वर्तमान ज्ञान को पाठ्यक्रम में शामिल करते हैं। प्रोग्रामिंग, डेटा एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कंप्यूटर सुरक्षा, तंत्रिका नेटवर्क, और कई अन्य क्षेत्रों को तुरंत सेमिनार और व्याख्यान में छात्रों को प्रस्तुत किया जाता है।
• अभ्यास के साथ सहयोग। कोसिसे क्षेत्र सूचना प्रौद्योगिकी में तेजी का अनुभव कर रहा है और कई प्रमुख कंपनियों की सीट है। उनके साथ सहयोग कई स्तरों पर होता है - या तो कंपनियों द्वारा सीधे प्राप्त किए गए विषयों के रूप में, कोसिसे आईटी वैली में भागीदारी, या विभिन्न गतिविधियों में जो ये कंपनियां समर्थन करती हैं।

पढ़ाई के लिए बनाई गई योजना

अध्ययन का पहला वर्ष

• कॉम्बिनेटोरियल एल्गोरिदम, रैंडम प्रक्रियाएं, बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियां - दुनिया को मॉडल बनाने और ठीक से समझने की जरूरत है
• डेटा प्रबंधन पर संगोष्ठी - हम भागीदारों के सहयोग से वास्तविक व्यावहारिक समस्याओं पर विचार करेंगे
• कम्प्यूटेशनल जटिलता, डेटा को व्यवस्थित और संसाधित करना, समानांतर और वितरित सिस्टम - आज की कंप्यूटिंग क्षमता भी सभी प्रकार की समस्याओं के लिए पर्याप्त नहीं है, और फिर "मानवीय कारण आना चाहिए"
• मशीन लर्निंग - आज मशीन लर्निंग के बिना स्वायत्त और विशेषज्ञ प्रणालियों की कल्पना नहीं की जा सकती है

अध्ययन का दूसरा वर्ष

• तंत्रिका नेटवर्क - गहरे तंत्रिका नेटवर्क एक के बाद एक सफलता का जश्न मनाते हैं और प्रत्येक डेटा विश्लेषक को उन्हें नियंत्रित करना चाहिए
• शास्त्रीय और क्वांटम गणना - क्वांटम कंप्यूटर अब एक काल्पनिक सपना नहीं हैं और हमारे स्नातक समय के साथ चलते हैं
• सन्निकटन और संभाव्य एल्गोरिदम - विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए उपकरण कभी भी पर्याप्त नहीं होते हैं
  डेटा प्रबंधन पर संगोष्ठी - हम भागीदारों के सहयोग से वास्तविक व्यावहारिक समस्याओं पर विचार करेंगे
• और इसके अलावा, हमारे पास विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों (न केवल हमारे संकाय में) से अन्य विषयों की पेशकश है, जिसके माध्यम से छात्र एक व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल बना सकता है।

और अगर वे कुछ और जानते हैं या इसे अलग तरीके से करते हैं, तो हम छात्र के लिए होम फैकल्टी के बाहर अपनी पढ़ाई का हिस्सा पूरा करने के लिए स्थितियां बनाएंगे।