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新しいZeroscope v2モデルに会ってください：モダンなグラフィックカード上で動作する無料のテキストからビデオへのモデル

前例のない一連の出来事の中で、次世代のオープンソースAIモデルであるZeroscopeが市場に登場しました。このモデルは、比較的安価なコストで利用可能な最新のグラフィックカード上で最先端のテキストからビデオへの変換サービスを実行する能力を持っています。中国のModelscopeが所有するZeroscopeは、AIの使用事例の新たな領域を切り開くことを目指して、メディアとビデオの創造を革新しようとしています。 Zeroscopeの機能的なコンポーネントを理解することは、テキストからビデオの生成の分野を革新している方法を理解する上で重要です。このオープンソースモデルが注目される理由は、Zeroscope V2とZeroscope V2XLという2つの主要なコンポーネントにあります。Zeroscope_v2 567wは、ビデオコンセプトを探究するための576×320ピクセルの解像度での迅速なコンテンツ作成を目的として設計されています。その後、高解像度の1024×576にアップスケールされた品質の高いビデオをzeroscope_v2_XLを使用して作成することができます。つまり、ユーザーはZeroScope V2を使用して迅速にビデオを作成し、V2XLでアップスケールすることができます。さらに、Zeroscopeの要件は、多段階モデルの17億のパラメータにより、驚くほど管理しやすくなっています。Zeroscopeは、低解像度では7.9ギガバイトのVRAMを必要とし、高解像度では15.3ギガバイトのVRAMを必要とします。小型モデルは多くの標準的なグラフィックカードで実行可能になっており、より広範で一般的なユーザーベースにアクセスできるようになっています。 Zeroscopeは、ほぼ10,000のクリップと約30,000のフレームでオフセットノイズを使用して戦略的にトレーニングされています。この非伝統的な一連のアクションは、Zeroscopeに新たな機会と可能性を開放します。オブジェクトのランダムなシフト、フレームタイミングのわずかな変更、およびわずかな歪みなどの変化を導入することで、モデルはデータ分布の理解を向上させ、テキストの説明に微妙なバリエーションを効果的に解釈し、よりリアルなビデオを多様なスケールで生成することができます。これらの機能を備えたZerscopeは、商用のテキストからビデオモデルプロバイダーであるRunwayに匹敵する存在に急速になりつつあります。テキストからビデオへの変換は進行中の作業であり、生成されるビデオクリップは短く、いくつかの視覚的な欠点があります。ただし、画像AIモデルの実績を見ると、フォトリアルな品質を実現するまでに同じような課題に直面していました。主な課題は、ビデオ生成にはトレーニングと生成の両方の段階で大幅に多くのリソースが必要であることです。 Zeroscopeの強力なテキストからビデオへのモデルとしての登場は、多くの新しいデジタルの進歩と使用例の可能性を開拓する道を切り開きます。例えば、以下のような個別のゲーム、VR、およびメタバースの要素を持つパーソナライズされたゲーム、パーソナライズされた映画、合成クリエイターなどです。Zeroscopeの変換能力により、プレイヤーは自分の言葉でカットシーンやゲームプレイにリアルタイムに影響を与え、想像を絶するほどの相互作用と個人化を可能にします。さらに、ゲーム開発者は迅速にゲームシーンのプロトタイプを作成し、可視化することで開発を加速することができます。パーソナライズされたゲーム、VR、およびメタバース：Zeroscopeの変換能力により、ビデオゲームにおけるストーリーテリングが再定義されます。プレイヤーは自分の言葉を通じてリアルタイムにカットシーンやゲームプレイに影響を与えることができ、考えられないほどの相互作用と個人化が可能になります。また、ゲーム開発者は迅速にゲームシーンのプロトタイプを作成し、可視化することで開発を加速することができます。パーソナライズされた映画：Zeroscopeの技術は、ユーザーの説明に基づいて個別化されたコンテンツを生成することにより、メディア業界を破壊します。ユーザーはストーリーラインやシーンの説明を入力し、それに応じて個別のビデオを作成することができます。この機能により、アクティブな視聴者参加が可能になり、パーソナライズされたビデオ広告やユーザーに合わせた映画のシーンなどのカスタムコンテンツの作成の可能性が広がります。合成クリエイター：Zeroscopeは、AIを活用してアイデアを書き、制作、編集する新世代のクリエイターの道を切り開きます。ビデオ制作における技術的なスキルセットの壁を取り除き、自動化された高品質のビデオコンテンツの新たな基準を確立する可能性があります。人間とAIのクリエイターの間の境界が曖昧になり、創造性の領域が拡大します。 Zeroscopeは、軽量で簡単に微調整でき、特別なリソースのセットアップが不要な画期的なモデルです。これにより、一般の多くのユーザーが利用できるツールだけでなく、大規模な研究所のリソースを持たない新興の研究者たちもこれらのアルゴリズムとの作業を行い、より良い方法でこの分野全体を進化させるために取り組むことができるようになりました。激しい競争がZeroscopeのクリエイターたちに革新を促し、強力な市場ポジションを獲得することを期待しています。

DatabricksでカスタムDockerコンテナ内でPython Wheelタスクを実行する

データエンジニアは、ビジネスの問題を解決するために、データを下流で使用できるように、ETLワークロードを実行するためのパイプラインを設計および構築しますDatabricksでは、このようなパイプラインを作成するために通常、...から始めます

ウェブ3.0とブロックチェーンの進化による洞察力の向上

イントロダクションウェブ3.0とブロックチェーンに関する洞察を提供するコミュニティThird Blockを構築した熱心な人物であるアビシェク・カテリヤ氏との対話の中で、彼の前職でのJPモルガンでのデータアナリストとしての経験、コミュニティの力、そしてこの分野で成功するためのキャリア構築の視点について共有していただく予定です。インタビューを始めましょう AV: 自己紹介とバックグラウンドについて教えてください。アビシェク氏 : 私はアビシェク・カテリヤと申します。フルスタックソフトウェアエンジニアで、JPモルガン＆チェースで3年間働いた後、カリフォルニア拠点のAIトレードファイナンススタートアップのTradeSunに参画しました。その間、非営利セクターでの経験も豊富にあります。私はRoti Bank Foundationの創設メンバーであり、ムンバイ周辺の飢えた人々に食事を提供するための食品回収モデルの構築に取り組んできました。設立から3年間で100万食に達するために、ハイデラバード、アラ、パトナ、ナグプル、プネなどの都市にも支部を展開しました。また、ムンバイの工学大学との協力プロジェクトとして、腐った食べ物の警告装置やムンバイのハンガーマップの開発も行いました。また、Coding4all.inというイニシアチブの一環として、高校生に無料で基本的なプログラミングを教える活動にも参加しました。5ヶ月間で200人のコホートに到達しました。学生たちがラップトップやコンピュータを持たずにオンラインで学ぶことを可能にし、世界中のテック業界のエキスパートたちが講師として参加しています。これら以外にも、Web3とブロックチェーン技術に興味を持ち始め、JPモルガンのデジタル通貨であるJPMコインプロジェクトに取り組みました。仕事の傍ら、旅行やトレッキングが好きで、インスタグラム（@abhikuchbhi_blog）にストーリーを投稿したり、MBAの進学記録を（@mbabhikuchbhi）に投稿しています。 AV: テクノロジーとビジネスマネジメントのMBAを追求していますが、MBAの取得を促した要因は何ですか？アビシェク氏: COVIDの間にMBAの計画を諦めましたが、MBAを取得するためにウォートンに行きたいと思っていました。しかし、すべての選択肢を比較する中で、インドは今後の時代において本当に適切な場所であり、Masters’ Unionは私がインドのスタートアップエコシステムに関与するための有望なオプションとして浮かび上がりました。私はあまり考えずにMUに応募し、ヒマラヤでトレッキングに行きました。戻ってきた時にはインタビューの呼び出しがあり、1ヶ月後には入学が決まりました。私はここに来てスタートアップエコシステムをより深く理解し、私のネットワークに価値ある人材を追加するためです。これは本当に素晴らしい旅であり、賢明な決断でした。 AV: キャリアに影響を与えた人物をいくつか挙げていただけますか？どのように影響を受けましたか？アビシェク氏: 小さい頃、私はいつも「バットマン」と答えていました。アイドルやメンターを持つことの意味を理解することはありませんでしたが、私は常にグリットと努力に感銘を受けたバットマンを尊敬していました。だから、常に前進し、もっとやることを私にはバットマンがインスピレーションを与えています。その他に、私の父でありシリアルアントレプレナーでもあるプラフルクマールさん。彼のベンチャーは成功しなかったものの、彼の忍耐力とグリットは今でも私に「失敗したから何だ」と言い続けてくれます。Masters’ Unionの創設者、プラサム・ミッタルさん。彼は若く、エネルギッシュであり、何でも持っていると言っても過言ではありません。しかし、彼が仕事に注ぐ熱意、エネルギー、努力は本当に素晴らしく、私にとっては確かにインスピレーションです。起業のインスピレーション AV:…

データサイエンスと統計学の違い

イントロダクション Indeedによるデータサイエンティストの求人数が256％増加したことで、データサイエンスは業界のキーワードとなりました。さまざまな分野でのデータサイエンスの役割の需要の増加により、多くの人々がデータサイエンスの専門学位や研修プログラムを選ぶようになりました。ビジネスや政府はデータを広範に利用して重要な選択や将来の投資や活動の計画を立てています。しかし、データサイエンスでは統計の手法も意思決定に同等に貢献しています。どちらがより有用か気になりますか？データサイエンス vs 統計を比較してみましょう！さあ、探ってみましょう！データサイエンスとは？データサイエンスは、ビジネスの重要な洞察を得るためのデータの分析です。統計、人工知能、数学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな学問分野が組み合わさっており、これらを使用して膨大な量のデータを分析します。データサイエンティストは、なぜ問題が発生したのか、何が予想されるのか、そして何がさらに達成できるのかといった問題に対する解決策を見つけるために自身の知識を活用します。今日では、多くの産業がデータサイエンスを利用して消費者の傾向やトレンドを予測し、新しい見通しを見つけ出しています。これにより、ビジネスは製品開発や販売に関するよく根拠のある意思決定を行うことができます。データサイエンスはプロセス改善や詐欺検出のための学問分野として機能します。政府もデータサイエンスを利用して公共サービスの効率を向上させています。統計とは？統計学はデータの収集と分析によってパターンやトレンドを発見し、バイアスを排除し、意思決定を支援するための数学の応用科学です。統計学はビジネスインテリジェンスの一環であり、商業データの収集と分析、トレンドの提示を含みます。企業は統計的評価を利用してさまざまな方法で利益を得ることができます。最もパフォーマンスの良い製品ラインを特定したり、売り上げが低い営業担当者を特定したり、収益成長が異なる地域にどのように変動するかを理解したりするために統計的評価を使用することがあります。予測モデリングは統計分析手法の利用によって恩恵を受けることができます。統計分析ツールは、さまざまな外部イベントが影響を与える可能性がある単純なトレンド予測ではなく、より重要な詳細を表示するために企業がより深く見ることができます。データサイエンス vs 統計データサイエンスと統計の主な違いは次の通りです：データサイエンス統計科学的な計算手法に基づいています。統計と応用数学を使用してビッグデータから新しい情報を導き出します。統計学はデータの研究です。統計的関数やアルゴリズムを適用してデータから値を決定します。データ関連の問題を解決するために適用されます。統計はデータに基づいて実世界の問題を設計し、構築します。生データや構造化されたデータから洞察を抽出します。…

何が合成データとは？その種類、機械学習とプライバシーにおける利用例及び応用について

データサイエンスと機械学習の分野は、毎日成長しています。新しいモデルやアルゴリズムが提案されるにつれて、これらの新しいアルゴリズムとモデルには、トレーニングやテストに膨大なデータが必要となります。ディープラーニングモデルは今日では非常に人気があり、これらのモデルもデータを大量に必要とします。異なる問題文脈の大量のデータを取得することは、非常に面倒で時間がかかり、コストがかかります。データは現実のシナリオから収集されるため、セキュリティの責任とプライバシーの懸念が高まります。データの大部分はプライバシー法や規制によって保護されており、組織間や場合によっては同一組織の異なる部門間でのデータ共有や移動を妨げ、実験や製品のテストを遅らせる原因となります。それでは、この問題をどのように解決できるでしょうか？どのようにして、誰かのプライバシーに関する懸念を引き起こすことなく、データをよりアクセスしやすくオープンにすることができるのでしょうか？この問題の解決策は、合成データ (Synthetic data)と呼ばれるものです。では、合成データとは何でしょうか？合成データとは、人工的またはアルゴリズム的に生成され、実際のデータの基本的な構造と特性に近いものです。合成データが良ければ、実際のデータと区別がつかないほどです。合成データの種類は何種類あるのでしょうか？この質問の答えは非常にオープンエンドで、データは多様な形をとることができますが、主に以下のようなものがあります。テキストデータ音声またはビジュアルデータ (たとえば画像、動画、音声) 表形式のデータ機械学習における合成データの利用例ここでは、上記の3つのタイプの合成データの利用例について説明します。 NLPモデルのトレーニングに合成テキストデータを使用する合成データは、自然言語処理の分野で応用されています。たとえば、AmazonのAlexa AIチームは、既存の顧客インタラクションデータが存在しない場合や十分でない場合に、NLUシステム (自然言語理解) のトレーニングセットを完成させるために合成データを使用しています。ビジョンアルゴリズムのトレーニングに合成データを使用するここでは、広く使用されているユースケースについて説明します。たとえば、画像内の顔の数を検出または数えるアルゴリズムを開発したい場合を考えてみましょう。ジェネレーティブネットワーク (GAN) またはその他の生成ネットワークを使用して、実際には存在しない現実的な人間の顔、つまり顔を生成してモデルをトレーニングすることができます。また、誰かのプライバシーを侵害することなく、これらのアルゴリズムから必要なだけデータを生成することができます。しかし、実際のデータには個人の顔が含まれているため、プライバシーポリシーによってそのデータを使用することが制限されています。別のユースケースとして、シミュレートされた環境で強化学習を行うことが考えられます。たとえば、オブジェクトをつかんで箱に入れるために設計されたロボットアームをテストしたい場合、この目的のために強化学習アルゴリズムが設計されます。強化学習アルゴリズムが学習する方法は、実験を行うことです。実際のシナリオで実験を行うことは非常にコストがかかり、時間がかかり、異なる実験を行うことが制限されます。しかし、シミュレートされた環境で実験を行う場合、実験を設定するのは比較的安価で、ロボットアームのプロトタイプが必要なくなります。…

グラフの復活：グラフの年ニュースレター2023年春

今日のナレッジグラフ、グラフデータベース、グラフアナリティクス、グラフAIの現在地と今後の方向性に関するニュースと分析を見つける

サリー大学の研究者たちは、機械学習における画像認識を革新するスケッチベースの物体検知ツールを開発しました

旧石器時代から、人々はコミュニケーションや文書化のためにスケッチを使用してきました。過去10年間、研究者たちは、分類や合成から視覚的抽象モデリング、スタイル転送、連続ストロークフィッティングなどのより新しいアプリケーションまで、スケッチの使用方法を理解するために大きな進歩を遂げてきました。しかし、スケッチベースの画像検索（SBIR）とその細かいグレインの対応（FGSBIR）だけが、スケッチの表現力の潜在能力を調査しています。最近のシステムは、すでに商業的に適応するために十分に成熟しており、スケッチの表現力を開発することがどれだけ重要かを示す素晴らしい証拠です。スケッチは非常に示唆的であり、自動的に微妙で個人的な視覚的手がかりをキャプチャするためです。しかし、人間のスケッチのこれらの固有の特性の研究は、画像検索の分野に限定されてきました。科学者たちは、スケッチの示唆的な力を使用して、ビジョンの最も基本的なタスクであるシーン内のオブジェクトの検出にシステムをトレーニングするようになっています。最終的な製品は、スケッチに基づくオブジェクトの検出フレームワークであり、つまり、群れの中の特定の「シマウマ」（たとえば、草を食べているシマウマ）にピンポイントでアプローチできるようになります。さらに、研究者たちは、モデルが次のようなことなしに成功することを課しています。（ゼロショット）テストに何らかの結果を期待せずに進むこと。（完全に教師付きのように）追加の境界ボックスやクラスラベルを必要としないこと。研究者たちは、スケッチに基づく検出器も、ゼロショットの方法で動作することを要求しており、システムの新規性を高めています。以下のセクションで、彼らはオブジェクト検出を閉じたセットからオープンボキャブ構成に切り替える方法を詳述しています。たとえば、オブジェクトディテクターは、分類ヘッドの代わりにプロトタイプ学習を使用し、エンコードされたクエリスケッチ機能をサポートセットとして使用します。モデルは、ウィークリー教師ありオブジェクト検出（WSOD）環境で、すべての考えられるカテゴリまたはインスタンスのプロトタイプに対する多カテゴリ交差エントロピー損失を使用してトレーニングされます。オブジェクト検出は画像レベルで動作し、一方、SBIRは個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアでトレーニングされます。これにより、SBIRオブジェクト検出器のトレーニングでは、オブジェクトレベルと画像レベルの特性の間に橋渡しが必要です。研究者たちの貢献は次のとおりです。人間のスケッチの表現力を養うことによるオブジェクト検出の改善。スケッチに基づいたオブジェクト識別フレームワークの構築。スケッチを理解しているものであり、カテゴリレベル、インスタンスレベル、パーツレベルの検出が可能です。クリップとSBIRを組み合わせた新しいプロンプト学習構成によるスケッチに注意を払った検出器の作成。バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしでゼロショットファッションで機能します。結果は、ゼロショット設定でSODおよびWSODよりも優れています。研究者たちは、基礎となるモデル（CLIPなど）と、既にスケッチベースの画像検索（SBIR）のために構築された既存のスケッチモデルとの直感的なシナジーを実証しました。特に、SBIRモデルのスケッチと写真のブランチで別々のプロンプトを行った後、CLIPの汎化能力を使用して高度に一般化されたスケッチと写真のエンコーダーを構築します。検出されたボックスの領域埋め込みがSBIRスケッチと写真の埋め込みと一致するようにするために、アイテム検出のために学習されたエンコーダーを調整するためのトレーニングパラダイムを設計します。このフレームワークは、PASCAL-VOCやMS-COCOなどの業界標準のオブジェクト検出データセットでテストされたとき、教師あり（SOD）およびウィークリー教師あり（WSOD）オブジェクト検出器をゼロショット設定で上回ります。まとめオブジェクト検出を改善するために、研究者たちは、スケッチで人間の表現力を積極的に促進しています。提案されたスケッチに対応したオブジェクト識別フレームワークは、スケッチで何を伝えようとしているかを理解できるインスタンスレベルとパーツレベルのオブジェクト検出器です。そのため、バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチに注意を払った検出器を教育するために、CLIPとSBIRを組み合わせた革新的なプロンプト学習セットアップを考案します。また、ゼロショットファッションで動作するように指定されています。一方、SBIRは、単一のもののスケッチと写真のペアを使用して教育されます。オブジェクトとイメージのレベルの間のギャップを埋めるために、耐破壊性を高め、語彙外への一般化を増加させるデータ拡張アプローチを使用します。結果として得られるフレームワークは、ゼロショット設定で教師ありおよびウィークリー教師ありオブジェクト検出器を上回ります。

がん検出の革命：サリー大学が機械学習における画像ベースのオブジェクト検出ツールを発表し、ゲームチェンジとなる

先史時代以来、人々はコミュニケーションや文書化のためにスケッチを使用してきました。過去10年間、研究者たちは、分類や合成から視覚的抽象モデリング、スタイル転送、連続ストローク適合などのより新しいアプリケーションに至るまで、スケッチの使用方法について大きな進歩を遂げてきました。しかし、スケッチベースの画像検索（SBIR）とその微細な対応（FGSBIR）のみが、スケッチの表現力の可能性を調査しています。最近のシステムは、すでに商業展開に向けて十分に成熟しており、スケッチ表現力の開発がどのように重要な影響を与えるかについて素晴らしい証拠です。スケッチは、微妙で個人的な視覚的な手がかりを自動的にキャプチャするため、非常に示唆的です。ただし、人間のスケッチのこれらの固有の特性の研究は、画像検索の分野に限定されてきました。科学者たちは、スケッチの表現力を最も基本的なビジョンのタスクであるシーン内のオブジェクトの検出に使用するようシステムをトレーニングするのに初めて取り組んでいます。最終的な製品は、スケッチに基づいてオブジェクトを検出するためのフレームワークであり、これにより、群れの中の特定の「シマウマ」（たとえば草を食べているもの）に絞り込むことができます。さらに、研究者たちは、モデルが以下のようなものであっても成功するように規定しています。テストに入る前にどのような結果を期待するかについてのアイデアがない（ゼロショット）。余分な境界ボックスやクラスラベルが必要ない（完全に監視されたものと同じように）。研究者たちは、スケッチベースの検出器もまた、ゼロショットで動作するようにして、システムの新規性を高めています。続くセクションでは、彼らはオブジェクト検出をクローズドセットからオープンボキャブ構成に切り替える方法について詳しく説明し、たとえば、分類ヘッドの代わりにプロトタイプ学習を使用することにより、エンコードされたクエリスケッチ機能がサポートセットとして使用されます。モデルは、弱く監視されたオブジェクト検出（WSOD）環境のあらゆる考えられるカテゴリまたはインスタンスのプロトタイプ全体にわたるマルチカテゴリクロスエントロピー損失でトレーニングされます。オブジェクト検出は画像レベルで動作し、一方、SBIRは個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアでトレーニングされます。このため、SBIRオブジェクト検出トレーニングには、オブジェクトレベルと画像レベルの特性の橋渡しを必要とします。研究者たちの貢献は次の通りです。スケッチングの表現力を育成して、オブジェクト検出に人間の表現力を積極的に促進する。スケッチをベースにしたオブジェクト識別フレームワークで、何を伝えようとしているのかを理解できるインスタンス感知およびパート感知のオブジェクト検出器。従来のカテゴリレベルおよびインスタンスおよびパートレベルの検出が可能なオブジェクト検出器。 CLIPとSBIRを組み合わせた新しいプロンプト学習構成により、バウンディングボックス注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチ感知検出器を生成する。その結果は、ゼロショット設定でSODおよびWSODを上回る。研究者たちは、既に優雅に解決できるスケッチベースの画像検索（SBIR）のために構築された既存のスケッチモデルと基礎モデル（CLIPなど）の直感的なシナジーを示しました。特に、彼らはまず、SBIRモデルのスケッチと写真の枝にそれぞれ別個のプロンプトを実行し、次にCLIPの一般化能力を使用して高度に汎化可能なスケッチと写真のエンコーダーを構築します。検出されたボックスの領域埋め込みがSBIRスケッチと写真のものと一致するようにするために、アイテム検出のために学習されたエンコーダーを調整するためのトレーニングパラダイムを設計しています。このフレームワークは、PASCAL-VOCやMS-COCOなどの業界標準のオブジェクト検出データセットでテストされたとき、監視された（SOD）および弱く監視された（WSOD）オブジェクト検出器をゼロショット設定で上回ります。まとめ研究者たちは、オブジェクト検出を改善するために、スケッチングにおける人間の表現力を積極的に促進しています。提案されたスケッチを有効にしたオブジェクト識別フレームワークは、スケッチで何を伝えようとしているのかを理解できるインスタンス感知およびパート感知のオブジェクト検出器です。したがって、バウンディングボックスの注釈やクラスラベルなしで機能するスケッチ感知検出器を教育するために、CLIPとSBIRを組み合わせた革新的なプロンプト学習セットアップを考案しました。検出器は、ゼロショット設定でも動作するように指定されています。一方、SBIRは、個々のオブジェクトのスケッチと写真のペアで教えられます。彼らは、オブジェクトと画像のレベルのギャップを埋めるために、汚染に対する抵抗力を高め、語彙外への一般化を高めるデータ拡張手法を使用します。その結果得られるフレームワークは、ゼロショット設定で監視されたおよび弱く監視されたオブジェクト検出器を上回ります。

Btech卒業後に何をすべきですか？

Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

PythonからJuliaへ：基本的なデータ操作とEDA

統計計算の領域でエマージングなプログラミング言語として、Julia は近年ますます注目を集めています他の言語に優る2つの特徴があります...

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