కోర్సులు - MIU లో కంప్యూటర్ ప్రొఫెషనల్స్ ప్రోగ్రామ్
సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో తాజా టెక్నాలజీలతో 'హ్యాండ్స్-ఆన్' నైపుణ్యాలను నేర్చుకోండి
మా ప్రోగ్రామ్ సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్స్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ రంగాలలో OOP (జావా), మరియు వెబ్ అప్లికేషన్స్‌తో పాటు కొన్ని డేటా సైన్స్ కోర్సులతో ప్రత్యేకత కలిగి ఉంది. అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన ప్రాంతాలు: అధునాతన సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి, వెబ్ అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ మరియు ఆర్కిటెక్చర్, కొన్ని డేటా సైన్స్ కోర్సులు మరియు అనేక ముఖ్యమైన అప్లికేషన్ ప్రాంతాలు.
డేటా సైన్స్ కోర్సులు
అంశాలు: జావా ప్రోగ్రామింగ్, ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ డిజైన్ అండ్ ఇంప్లిమెంటేషన్, డేటా స్ట్రక్చర్స్ (జాబితాలు, స్టాక్స్, క్యూలు, బైనరీ సెర్చ్ ట్రీలు, హాష్ టేబుల్స్ మరియు సెట్స్‌తో సహా), మినహాయింపు సోపానక్రమం, ఫైల్ ఐ / ఓ మరియు స్ట్రీమ్స్ మరియు జెడిబిసి. (4 క్రెడిట్స్) అవసరం: అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థులకు: సిఎస్ 221; గ్రాడ్యుయేట్ విద్యార్థుల కోసం: డిపార్ట్మెంట్ ఫ్యాకల్టీ యొక్క సమ్మతి (4 యూనిట్లు)
మెషిన్ లెర్నింగ్ (స్ప్రింగ్ 2021 బోధించబడలేదు. లభ్యత కోసం తనిఖీ చేయండి), కంప్యూటర్ల నుండి డేటా నుండి నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని ఇచ్చే అధ్యయన రంగం దాదాపు ప్రతి శాస్త్రీయ క్రమశిక్షణకు గుండె వద్ద ఉంది మరియు సాధారణీకరణ అధ్యయనం (అనగా, అంచనా) యంత్ర అభ్యాసం యొక్క ప్రధాన అంశం డేటా. ఈ కోర్సు యంత్ర అభ్యాసానికి గ్రాడ్యుయేట్-స్థాయి పరిచయాన్ని మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో కొత్త మరియు అధునాతన పద్ధతుల యొక్క లోతైన కవరేజీని, అలాగే వాటి అంతర్లీన సిద్ధాంతాన్ని ఇస్తుంది. ఇది ఆచరణాత్మక with చిత్యంతో విధానాలను నొక్కి చెబుతుంది మరియు డేటా మైనింగ్ (బిగ్ డేటా / డేటా సైన్స్, డేటా అనలిటిక్స్లో), నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, కంప్యూటర్ విజన్, రోబోటిక్స్, బయోఇన్ఫర్మేటిక్స్ మరియు టెక్స్ట్ మరియు వెబ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ వంటి యంత్ర అభ్యాసం యొక్క ఇటీవలి అనేక అనువర్తనాలను చర్చిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్, ఆయిల్ & గ్యాస్, హెల్త్ కేర్, మార్కెటింగ్ & అడ్వర్టైజింగ్, గవర్నమెంట్, ఇంటర్నెట్ మరియు ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ థింగ్స్‌తో సహా వివిధ పరిశ్రమలలో ఉపయోగించబడుతుంది.
ఈ కోర్సు వివిధ రకాల అభ్యాస నమూనాలు, అల్గోరిథంలు, సైద్ధాంతిక ఫలితాలు మరియు అనువర్తనాలను వర్తిస్తుంది. ఇది కృత్రిమ మేధస్సు, సమాచార సిద్ధాంతం, గణాంకాలు మరియు నియంత్రణ సిద్ధాంతం నుండి ప్రాథమిక అంశాలను యంత్ర అభ్యాసానికి సంబంధించినది కాబట్టి ఉపయోగిస్తుంది. అంశాలు: పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం (ఉత్పాదక / వివక్షత లేని అభ్యాసం, పారామెట్రిక్ / నాన్-పారామెట్రిక్ లెర్నింగ్, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు, డెసిషన్ ట్రీ, బయేసియన్ లెర్నింగ్ & ఆప్టిమైజేషన్); పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం (క్లస్టరింగ్, డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్, కెర్నల్ పద్ధతులు); అభ్యాస సిద్ధాంతం (బయాస్ / వేరియెన్స్ ట్రేడ్ఆఫ్స్; విసి సిద్ధాంతం; పెద్ద మార్జిన్లు); ఉపబల అభ్యాసం మరియు అనుకూల నియంత్రణ. ఇతర అంశాలు HMM (హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్), ఎవల్యూషనరీ కంప్యూటింగ్, డీప్ లెర్నింగ్ (న్యూరల్ నెట్స్‌తో) మరియు ప్రాథమిక యంత్ర అభ్యాస సమస్యల కోసం పనితీరును కఠినంగా విశ్లేషించగల అల్గోరిథంలను రూపొందించడం.
"ఎంఎస్‌సిఎస్ ప్రోగ్రాం గురించి నేను మొదటిసారి విన్నప్పుడు నాకు అనుమానం వచ్చింది. ఇలాంటివి ఉన్నాయని నేను నమ్మలేకపోయాను. కానీ ఒక రోజు, నా స్నేహితుడు ఈ కార్యక్రమంలో చేరాడు. అది నిజమని నేను ధృవీకరించినప్పుడు. అప్పుడు నేను నా దరఖాస్తు ప్రక్రియను తిరిగి ప్రారంభించాను. బాగా! ఇది నిజం, నేను ఇక్కడ ఉన్నాను, నేను కార్యక్రమం పూర్తి చేశాను మరియు నేను చాలా సంతోషంగా ఉన్నాను. "
korsulu - MIU loo computer professionls program
saffeyver abhivruddhilo taja technologylatho 'hands-aan' naipunyaalanu nerchukondi
maa program saffeyver sistoms mariyu saffeyver devalapement rangaalalo OOP (jaava), mariyu veb applicationse paatu konni data sains korsulatho pratyekata kaligi undi. adhyayanam yokka pradhaana praantaalu: adhunaatana saffeyver abhivruddhi, veb application programing mariyu architecture, konni data sains korsulu mariyu aneka mukhyamaina application praantaalu.
data sains korsulu
amsaalu: jaava programing, abject-oriyented dizine and implimentation, data structures (jaabitaalu, stacks, kyoolu, binery serch treelu, hash tables mariyu setsetho sahaa), minahaayimpu sopanakramam, fail ai / oo mariyu streams mariyu jedibisi. (4 credits) avasaram: ander graduate vidyaarthulaku: cs 221; graduate vidyaarthula kosam: department fackalty yokka sammati (4 unitlu)
meshin lerning (spring 2021 bodhinchabadaledu. labhyata kosam tanikhee cheyandi), computerla nundi data nundi nerchukune saamarthyaanni iche adhyayana rangam daadaapu prati saastriiya kramasikshanaku gunde vadda undi mariyu saadhaaraneekarana adhyayanam (anagaa, anchana) yantra abhyasam yokka pradhaana amsam data. ee korsu yantra abhyaasaaniki graduate-sthaayi parichayaanni mariyu yantra abhyaasamlo kotta mariyu adhunaatana paddhatula yokka lotaina kavarejeeni, alaage vaati antarleena siddhaantaanni istundi. idhi aacharanaatmaka with chityamtho vidhaanaalanu nokki chebutundi mariyu data mining (big data / data sains, data analiticslo), nechural langwage prossesing, computer vijan, robotics, bioinfermatics mariyu text mariyu veb data prossesing vanti yantra abhyasam yokka iteevali aneka anuvartanaalanu charchistundi. meshin lerning finansial survices, aayil & gyas, helth ker, marcheting & advertising, governament, internet mariyu internet af thingsentho sahaa vividha parisramalalo upayoginchabadutundi.
ee korsu vividha rakala abhyasa namuunaalu, algorithamlu, saiddhaantika phalitaalu mariyu anuvartanaalanu vartistundi. idhi krutrima medhassu, samachara siddhaantam, ganaankaalu mariyu niyantrana siddhaantam nundi praathamika amsaalanu yantra abhyaasaaniki sambandhinchinadi kabatti upayogistundi. amsaalu: paryavekshinchabadina abhyasam (utpaadaka / vivakshata laeni abhyasam, parametric / nan-parametric lerning, neural netmerkale, saport wector mesheenlu, desition trey, biasian lerning & optimisation); paryavekshinchabadani abhyasam (clustering, dimentiality redakshan, kernal paddhatulu); abhyasa siddhaantam (bayas / variance tradfs; visi siddhaantam; pedda maarjinlu); upabala abhyasam mariyu anukuula niyantrana. itara amsaalu HMM (hiden marcov modal), evalushanary computing, deap lerning (neural netsentho) mariyu praathamika yantra abhyasa samasyala kosam paniteerunu kathinamgaa vislaeshinchagala algorithamlanu roopondinchadam.
"msss program gurinchi nenu modatisaari vinnappudu naaku anumanam vachindi. ilantivi unnaayani nenu nammalekapoyanu. cony oka roju, naa snehitudu ee kaaryakramamlo cheraadu. adhi nijamani nenu dhruvikarinchinappudu. appudu nenu naa darakhastu prakriyanu tirigi praarambhinchaanu. baga! idhi nijam, nenu ikkada unnaanu, nenu kaaryakramam puurti cheshaanu mariyu nenu chala santoshamgaa unnaanu. "