Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) και η μηχανική μάθηση (ΜΜ) έχουν γίνει όλο και πιο σημαντικοί τομείς στην εποχή μας, στην οποία προχωράμε μεγάλα βήματα ψηφιακά. Αναγνωρίζοντας αυτό, το IIT-Kharagpur, μία κορυφαία ιδρυματική μονάδα στην Ινδία, ίδρυσε το Κέντρο Καινοτομίας σε Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση για Διεπιστημονικά Κυβερνο-Φυσικά Συστήματα.
Τώρα, το IIT-Kharagpur προχώρησε σε ένα σημαντικό βήμα προόδου στην εκπαίδευση ΤΝ και ΜΜ με την έναρξη ενός μαθήματος ΜTech σε τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό το μάθημα, το οποίο μπορεί να ακολουθηθεί μετά από επιτυχημένη εξέταση σε χαρτιά GATE όπως ανάλυση δεδομένων, επιστήμη υπολογιστών, ηλεκτρονικά και επικοινωνία με ηλεκτρική ενέργεια, θα εξοπλίσει τους φοιτητές με τις απαραίτητες δεξιότητες και γνώσεις για να ξεχωρίσουν σε αυτό το καινοτόμο πεδίο.
Το πρόγραμμα σπουδών του ΜTech σχεδιάστηκε με φροντίδα για τέσσερα εξάμηνα. Τα δύο πρώτα εξάμηνα επικεντρώνονται στην κατασκευή μιας στερεής βάσης μέσω 10 θεωρητικών μαθημάτων, συμπεριλαμβανομένων τεσσάρων υποχρεωτικών. Επιπλέον, οι φοιτητές έχουν την ευελιξία να επιλέξουν έξι επιλογές από τη λίστα των διαθέσιμων μαθημάτων, που προσφέρονται από το Κέντρο Αριστείας σε Τεχνητή Νοημοσύνη και άλλες υπηρεσίες στο IIT Kharagpur. Τα τελευταία δύο εξάμηνα αφιερώνονται στην πρακτική εργασία και τις πρακτικές, επιτρέποντας στους φοιτητές να εφαρμόσουν τις μαθητικές τους γνώσεις σε πραγματικές καταστάσεις.
Η άνοδος της ΤΝ έχει δει τη διείσδυσή της σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των τομέων υγείας, νομικής και αυτοκινητοβιομηχανίας. Έτσι, το IIT-Kharagpur διασφαλίζει ότι οι φοιτητές του είναι προετοιμασμένοι να ενταχθούν απευθείας στην αγορά εργασίας αμέσως μετά την ολοκλήρωση του ΜTech ή να ακολουθήσουν προγράμματα διδακτορικών σπουδών για προηγμένη έρευνα σε ΤΝ και ΜΜ. Οι εξαιρετικές ευκαιρίες πρόσληψης εργασίας αναδεικνύουν περαιτέρω την αξία αυτού του μαθήματος και τη μεγάλη ζήτηση για επαγγελματίες σε ΤΝ και ΜΜ στη σημερινή αγορά εργασίας.
Συχνές Ερωτήσεις
- Ε: Τι είναι το μαθηματικό μάθημα που προσφέρεται από το IIT-Kharagpur;
- Α: Το μάθημα ΜTech που προσφέρεται από το IIT-Kharagpur επικεντρώνεται στην τεχνητή νοημοσύνη και παρέχει βαθειά γνώση και δεξιότητες σε αυτόν τον τομέα.
- Ε: Πώς είναι δομημένο το μάθημα;
- Α: Το μάθημα διαιρείται σε τέσσερα εξάμηνα, με τα δύο πρώτα εξάμηνα να είναι αφιερωμένα σε θεωρητικά μαθήματα και τα τελευταία δύο εξάμηνα να είναι εστιασμένα σε πρακτική εργασία και πρακτικές.
- Ε: Μπορούν οι φοιτητές να επιλέξουν τις εκλογές τους;
- Α: Ναι, οι φοιτητές έχουν την ευκαιρία να επιλέξουν τις εκλογές τους από μια λίστα διαθέσιμων μαθημάτων που προσφέρονται από το Κέντρο Αριστείας σε Τεχνητή Νοημοσύνη και άλλα τμήματα.
- Ε: Ποιες είναι οι προοπτικές καριέρας μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος;
- Α: Οι απόφοιτοι από αυτό το μάθημα έχουν εξαιρετικές ευκαιρίες πρόσληψης εργασίας σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένων των κλάδων της υγείας, της νομικής και της αυτοκινητοβιομηχανίας. Μπορούν επίσης να ακολουθήσουν προγράμματα διδακτορικών σπουδών για προηγμένη έρευνα σε ΤΝ και ΜΜ.
Πηγές:
1. IIT-Kharagpur: iitkgp.ac.in
2. MarketsandMarkets: marketsandmarkets.com
Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν επανάσταση τους κλάδους της βιομηχανίας σε όλο τον κόσμο, και η ζήτηση για επαγγελματίες σε αυτούς τους τομείς συνεχίζει να αυξάνεται. Σύμφωνα με προβλέψεις αγοράς, η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να φτάσει τα 190,61 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2025, με μέσο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) του 36,62% κατά τη διάρκεια της περιόδου πρόβλεψης (πηγή: MarketsandMarkets). Αυτό συμβολίζει τις τεράστιες δυνατότητες και ευκαιρίες που υπάρχουν στη βιομηχανία της τεχνητής νοημοσύνης.
Τα τελευταία χρόνια, η βιομηχανία της υγείας έχει δει σημαντικές εξελίξεις μέσω της εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Αυτές οι τεχνολογίες έχουν χρησιμοποιηθεί σε τομείς όπως η διάγνωση νόσων, η ανακάλυψη φαρμάκων, η εξατομικευμένη ιατρική και η διαχείριση υγείας. Με τη βοήθεια αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να αναλύουν τεράστιες ποσότητες ιατρικών δεδομένων και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις για την πρώιμη ανίχνευση νοσημάτων και την αποτελεσματική θεραπεία.
Επιπλέον, η νομική βιομηχανία έχει επισημάνει την τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση για να ενισχύσει την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια σε διάφορες νομικές διαδικασίες. Τεχνολογίες με κινητήρα την τεχνητή νοημοσύνη, όπως η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) και η ανάλυση δεδομένων, επιτρέπουν την ταχύτερη αναθεώρηση συμβολαίων, τη νομική
