सूचना अभियांत्रिकी: Difference between revisions
From Vigyanwiki
No edit summary |
No edit summary |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
{{Short description|Engineering discipline}} | {{Short description|Engineering discipline}} | ||
'''सूचना [[ अभियांत्रिकी |अभियांत्रिकी]]''' [[ अभियांत्रिकी |(इंजीनियरिंग]]) एक अभियांत्रिकी अनुशासन है जो प्रणाली में सूचना, डेटा और [[ज्ञान]] के उत्पादन, वितरण, विश्लेषण और उपयोग से संबंधित है। <ref name="turing1">{{Cite web|url=https://www.bcs.org/category/10192|title=2009 lecture {{!}} Past Lectures {{!}} BCS/IET Turing lecture {{!}} Events {{!}} BCS – The Chartered Institute for IT|website=www.bcs.org|language=en|access-date=11 October 2018}}</ref><ref name="turing2">{{Cite web|url=https://www.theiet.org/events/lecture-histories/turing/2009-brady-slides.cfm|title=सूचना इंजीनियरिंग और इसका भविष्य|last=Brady|first=Michael|date=2009|website=Institution of Engineering and Technology, Turing Lecture|access-date=4 October 2018}}</ref><ref>{{Cite web|url=http://www.robots.ox.ac.uk/~sjrob/Teaching/b4_intro_all.pdf|title=सूचना इंजीनियरिंग का परिचय|last=Roberts|first=Stephen|website=Oxford Information Engineering|access-date=4 October 2018}}</ref><ref>{{Cite web|url=http://www.ie.cuhk.edu.hk/department/overview.shtml|title=सूचना इंजीनियरिंग विभाग, सीयूएचके|website=www.ie.cuhk.edu.hk|access-date=3 October 2018}}</ref><ref name="cued1">{{Cite web|url=http://www.eng.cam.ac.uk/research/academic-divisions/information-engineering|title=Information Engineering {{!}} Department of Engineering|website=www.eng.cam.ac.uk|language=en|access-date=3 October 2018}}</ref> यह क्षेत्र पहली बार 21वीं सदी के प्रारम्भ में पहचाने जाने योग्य बना। | |||
सूचना [[ अभियांत्रिकी |अभियांत्रिकी]] एक | |||
[[File:Intersection over Union - object detection bounding boxes.jpg|thumb|right|alt=An example of object detection (एक [[ रोकने का चिन्ह ]]) कंप्यूटर विज़न में। स्टॉप साइन के लिए]]सूचना | [[File:Intersection over Union - object detection bounding boxes.jpg|thumb|right|alt=An example of object detection (एक [[ रोकने का चिन्ह ]]) कंप्यूटर विज़न में। स्टॉप साइन के लिए]]सूचना अभियांत्रिकी के घटकों में[[ यंत्र अधिगम | यंत्र अधिगम]], कृत्रिम बुद्धिमत्ता, [[नियंत्रण सिद्धांत]], [[ संकेत आगे बढ़ाना |संकेत संसाधन]] और [[सूचना सिद्धांत]] जैसे अधिक सैद्धांतिक क्षेत्र और [[कंप्यूटर दृष्टि]], [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण|प्रकृत भाषा संसाधन]], जैवसूचनिकी, चिकित्सा छवि कंप्यूटिंग, रसायन सूचना विज्ञान, [[स्वायत्त रोबोटिक्स|स्वायत्त यंत्रमानवशास्त्र]], [[मोबाइल रोबोटिक्स|मोबाइल यंत्रमानवशास्त्र]] और दूरसंचार जैसे अधिक व्यावहारिक क्षेत्र सम्मिलित हैं। <ref name="turing1" /><ref name="turing2" /><ref name="cued1" /><ref>{{Cite web|url=http://www.robots.ox.ac.uk/|title=Information Engineering Main/Home Page|website=www.robots.ox.ac.uk|language=en|access-date=3 October 2018}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://warwick.ac.uk/fac/sci/eng/research/grouplist/informationengineering/|title=सूचना अभियांत्रिकी|website=warwick.ac.uk|language=en-GB|access-date=3 October 2018}}</ref> इनमें से कई [[कंप्यूटर विज्ञान]] के साथ-साथ अभियांत्रिकी की अन्य शाखाओं जैसे [[कंप्यूटर इंजीनियरिंग|कंप्यूटर अभियांत्रिकी]],[[ विद्युत अभियन्त्रण ]]और [[ जैव अभियांत्रिकी |जैव अभियांत्रिकी]] से उत्पन्न हुए हैं। | ||
[[File:SLINK-density-data.svg|thumb|right|alt=An example of clustering in machine learning.|मशीन लर्निंग में [[क्लस्टर विश्लेषण]] का एक उदाहरण]]सूचना | [[File:SLINK-density-data.svg|thumb|right|alt=An example of clustering in machine learning.|मशीन लर्निंग में [[क्लस्टर विश्लेषण|स्तवक विश्लेषण]] का एक उदाहरण]]सूचना अभियांत्रिकी का क्षेत्र काफी हद तक गणित, विशेष रूप से संभाव्यता, सांख्यिकी, कलन, रैखिक बीजगणित, [[अनुकूलन]], अंतर समीकरण, परिवर्तनीय कलन और [[जटिल विश्लेषण]] पर आधारित है। | ||
सूचना इंजीनियर | सूचना इंजीनियर प्रायः सूचना अभियांत्रिकी या संबंधित क्षेत्र में [[शैक्षणिक डिग्री]] रखते हैं, और प्रायः [[इंजीनियरिंग और प्रौद्योगिकी संस्थान|अभियांत्रिकी और प्रौद्योगिकी संस्थान]] या मापन और नियंत्रण संस्थान जैसे व्यावसायिक निकाय का हिस्सा होते हैं। <ref>{{Cite web|url=https://www.theiet.org/academics/partners/academic-partners-list.cfm|title=Academic Partners and Affiliates 2017/2018 – The IET|website=www.theiet.org|language=en-US|access-date=3 October 2018|archive-date=4 October 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20181004021124/https://www.theiet.org/academics/partners/academic-partners-list.cfm|url-status=dead}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/imperial-college-london/courses/electronic-and-information-engineering|title=Electronic and Information Engineering – Imperial College London|work=Times Higher Education (THE)|access-date=3 October 2018|language=en}}</ref><ref>{{Cite web|url=http://teaching.eng.cam.ac.uk/content/accreditation-meng|title=Accreditation of the MEng {{!}} CUED undergraduate teaching|website=teaching.eng.cam.ac.uk|language=en|access-date=3 October 2018}}</ref> सूचना अभियांत्रिकी के व्यापक उपयोग के कारण वे लगभग सभी उद्योगों (अर्थशास्त्र) में कार्यरत हैं। | ||
==इतिहास== | ==इतिहास== | ||
1980/1990 के दशक में सूचना | 1980/1990 के दशक में सूचना अभियांत्रिकी शब्द सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी के एक क्षेत्र को संदर्भित करता था जिसे 2010/2020 में [[डेटा इंजीनियरिंग|डेटा अभियांत्रिकी]] के रूप में जाना जाता है। <ref name="hist1">{{cite web |last1=Black |first1=Nathan |title=What is Data Engineering and Why Is It So Important? |url=https://quanthub.com/what-is-data-engineering/ |website=QuantHub |access-date=31 July 2022 |date=15 January 2020}}</ref> | ||
| Line 17: | Line 16: | ||
===मशीन लर्निंग और आँकड़े=== | ===मशीन लर्निंग और आँकड़े=== | ||
{{Main article| | {{Main article|यंत्र अधिगम}} | ||
मशीन लर्निंग वह क्षेत्र है जिसमें [[कंप्यूटर]] को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने देने के लिए सांख्यिकीय और [[संभाव्य]] तरीकों का उपयोग सम्मिलित है।<ref>{{Cite book|title=पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता|last=Bishop|first=Christopher|publisher=Springer-Verlag New York Inc.|year=2007|isbn=978-0387310732|location=New York}}</ref> डेटा विज्ञान में डेटा से ज्ञान निकालने के लिए [[ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना]] का अनुप्रयोग सम्मिलित है। | मशीन लर्निंग वह क्षेत्र है जिसमें [[कंप्यूटर]] को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने देने के लिए सांख्यिकीय और [[संभाव्य]] तरीकों का उपयोग सम्मिलित है। <ref>{{Cite book|title=पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता|last=Bishop|first=Christopher|publisher=Springer-Verlag New York Inc.|year=2007|isbn=978-0387310732|location=New York}}</ref> डेटा विज्ञान में डेटा से ज्ञान निकालने के लिए [[ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना|मशीन लर्निंग]] का अनुप्रयोग सम्मिलित है। | ||
मशीन लर्निंग के उपक्षेत्रों में गहन शिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण, [[अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण]] और [[सक्रिय शिक्षण (मशीन लर्निंग)]] सम्मिलित हैं। | मशीन लर्निंग के उपक्षेत्रों में गहन शिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण, [[अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण]] और [[सक्रिय शिक्षण (मशीन लर्निंग)]] सम्मिलित हैं। | ||
कारणात्मक | कारणात्मक निष्कर्ष सूचना अभियांत्रिकी का एक अन्य संबंधित घटक है। | ||
===नियंत्रण सिद्धांत=== | ===नियंत्रण सिद्धांत=== | ||
{{Main article| | {{Main article|नियंत्रण सिद्धांत}} | ||
नियंत्रण सिद्धांत (निरंतर कार्य) गतिशील प्रणालियों के नियंत्रण को संदर्भित करता है, जिसका उद्देश्य देरी, | |||
नियंत्रण सिद्धांत (निरंतर कार्य) गतिशील प्रणालियों के नियंत्रण को संदर्भित करता है, जिसका उद्देश्य देरी, अतिलंघन या [[स्थिरता सिद्धांत|अस्थायित्व]] से बचना है। <ref>{{Cite book|title=नियंत्रण प्रणाली इंजीनियरिंग|last=Nise|first=Norman|publisher=Wiley|year=2015|isbn=978-1118170519}}</ref> सूचना इंजीनियर नियंत्रण प्रणालियों और [[ विद्युत सर्किट |विद्युत परिपथ]] (जो इलेक्ट्रिकल अभियांत्रिकी के अंतर्गत आते हैं) की भौतिक अभिकल्पना के स्थान पर नियंत्रण सिद्धांत पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। | |||
नियंत्रण सिद्धांत के उपक्षेत्रों में [[शास्त्रीय नियंत्रण सिद्धांत|पारम्परिक नियंत्रण सिद्धांत]], [[इष्टतम नियंत्रण]] और गैर-रेखीय नियंत्रण सम्मिलित हैं। | |||
===संकेत संसाधन=== | |||
{{Main article|संकेत संसाधन}} | |||
संकेत संसाधन से तात्पर्य संकेत के उत्पादन, विश्लेषण और उपयोग से है, जो अंकीय प्रतिबिंब प्रक्रमण, श्रव्य संकेत प्रक्रमण, इलेक्ट्रिकल या जैविक जैसे कई रूप ले सकता है। <ref>{{Cite book|title=डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग को समझना|last=Lyons|first=Richard|publisher=Prentice Hall|year=2010|isbn=978-0137027415}}</ref> | |||
[[File:Use of Fourier transformation chest radiography.jpg|thumb|right|300px|alt=An example of how image processing can be applied to radiography.|एक्स-रे स्कैन से अवांछित जानकारी को हटाने के लिए 2डी फूरिये रूपांतर का उपयोग कैसे किया जा सकता है इसका एक उदाहरण।]] | |||
[[File:Use of Fourier transformation chest radiography.jpg|thumb|right|300px|alt=An example of how image processing can be applied to radiography. | |||
===सूचना सिद्धांत=== | ===सूचना सिद्धांत=== | ||
{{Main article| | {{Main article|सूचना सिद्धांत}} | ||
सूचना सिद्धांत सूचना के विश्लेषण, प्रसारण और भंडारण का अध्ययन करता है। सूचना सिद्धांत के प्रमुख उपक्षेत्रों में [[कोड]] और डेटा संपीड़न सम्मिलित हैं।<ref>{{Cite book|title=सूचना सिद्धांत के तत्व|last=Cover|first=Thomas|publisher=Wiley-Interscience|year=2006|isbn=978-0471241959}}</ref> | सूचना सिद्धांत सूचना के विश्लेषण, प्रसारण और भंडारण का अध्ययन करता है। सूचना सिद्धांत के प्रमुख उपक्षेत्रों में [[कोड]] और डेटा संपीड़न सम्मिलित हैं। <ref>{{Cite book|title=सूचना सिद्धांत के तत्व|last=Cover|first=Thomas|publisher=Wiley-Interscience|year=2006|isbn=978-0471241959}}</ref> | ||
===कंप्यूटर विज़न=== | ===कंप्यूटर विज़न=== | ||
{{Main article| | {{Main article|कंप्यूटर विज़न}} | ||
कंप्यूटर विज़न वह क्षेत्र है जो कंप्यूटर को | |||
कंप्यूटर विज़न वह क्षेत्र है जो कंप्यूटर को इमेज और वीडियो डेटा को उच्च स्तर पर समझने से संबंधित है। <ref>{{Cite book|title=Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning|last=Davies|first=Emlyn|publisher=Academic Press|year=2017|isbn=978-0128092842}}</ref> | |||
===प्रकृत भाषा संसाधन=== | |||
{{Main article|प्रकृत भाषा संसाधन}} | |||
प्रकृत भाषा संसाधन कंप्यूटर को उच्च स्तर पर मानव (प्राकृतिक) भाषाओं को समझने से संबंधित है। इसका अर्थ सामान्यतः [[पाठ (साहित्यिक सिद्धांत)|टेक्स्ट (साहित्यिक सिद्धांत)]] होता है, लेकिन इसमें प्रायः स्पीच प्रोसेसिंग और [[वाक् पहचान|स्पीच रिकग्निशन]] भी सम्मिलित होती है। <ref>{{Cite book|title=भाषण और भाषा प्रसंस्करण|last=Jurafsky|first=Daniel|publisher=Prentice Hall|year=2008|isbn=978-0131873216}}</ref> | |||
=== | ===जैवसूचनिकी=== | ||
{{Main article| | {{Main article|जैवसूचनिकी}} | ||
जैवसूचनिकी वह क्षेत्र है जो [[जैविक]] डेटा के विश्लेषण, संग्रहण और उपयोग से संबंधित है। <ref>{{Cite book|title=जैव सूचना विज्ञान का परिचय|last=Lesk|first=Arthur|publisher=Oxford University Press|year=2014|isbn=978-0199651566}}</ref> इसका अर्थ सामान्यतः [[जीनोमिक्स]] और [[प्रोटिओमिक्स]] जैसे विषय होते हैं, और कभी-कभी इसमें मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग भी सम्मिलित होता है। | |||
=== | ===केमिनफॉर्मेटिक्स=== | ||
{{Main article| | {{Main article|केमिनफॉर्मेटिक्स}} | ||
केमिनफॉर्मेटिक्स वह क्षेत्र है जो [[रासायनिक]] डेटा के विश्लेषण, प्रसंस्करण और उपयोग से संबंधित है। <ref>{{Cite book|title=रसायन सूचना विज्ञान का एक परिचय|last=Leach|first=Andrew|publisher=Springer|year=2007|isbn=978-1402062902}}</ref> | |||
===यंत्रमानवशास्त्र=== | |||
{{Main article|यंत्रमानवशास्त्र}} | |||
सूचना अभियांत्रिकी में यंत्रमानवशास्त्र मुख्य रूप से यंत्रमानव को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले [[एल्गोरिदम|कलन विधि]] और [[कंप्यूटर प्रोग्राम]] पर केंद्रित है। जैसे, सूचना अभियांत्रिकी स्वायत्त, मोबाइल या संभाव्य [[रोबोटों]] पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है। <ref name="siegwart">{{Cite book|title=स्वायत्त मोबाइल रोबोट का परिचय|last=Siegwart|first=Roland|publisher=MIT Press|year=2011|isbn=978-0262015356}}</ref><ref name="kelly">{{Cite book|title=मोबाइल रोबोटिक्स|last=Kelly|first=Alonzo|publisher=Cambridge University Press|year=2013|isbn=978-1107031159}}</ref><ref name="thrun">{{Cite book|title=संभाव्य रोबोटिक्स|last=Thrun|first=Sebastian|publisher=MIT Press|year=2005|isbn=978-0262201629}}</ref> सूचना इंजीनियरों द्वारा अध्ययन किए गए प्रमुख उपक्षेत्रों में नियंत्रण सिद्धांत, प्रत्यक्ष ज्ञान, [[एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण|समक्षणिक स्थानीकरण और प्रतिचित्रण]] और [[गति योजना]] सम्मिलित हैं। <ref name="siegwart" /><ref name="kelly" /> | |||
सूचना | |||
==उपकरण== | ==उपकरण== | ||
पहले सूचना | पहले सूचना अभियांत्रिकी के कुछ क्षेत्रों जैसे संकेत संसाधन में [[एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक्स|रेखीय इलेक्ट्रॉनिक्स]] का उपयोग किया जाता था, लेकिन आजकल अधिकांश सूचना अभियांत्रिकी [[डिजिटल कंप्यूटर]] के साथ की जाती है। सूचना अभियांत्रिकी में कई कार्य [[समानांतर एल्गोरिदम|समानांतर कलन विधि]] हो सकते हैं, और इसलिए आजकल सूचना अभियांत्रिकी [[ CPU |सीपीयू]] , [[जीपीयू]] और [[एआई त्वरक]] का उपयोग करके की जाती है। <ref>{{Cite news|url=https://www.zdnet.com/article/how-the-gpu-became-the-heart-of-ai-and-machine-learning/|title=How the GPU became the heart of AI and machine learning {{!}} ZDNet|last=Barker|first=Colin|work=ZDNet|access-date=3 October 2018|language=en}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://www.infoworld.com/article/3290104/artificial-intelligence/powering-ai-the-explosion-of-new-ai-hardware-accelerators.html|title=Powering artificial intelligence: The explosion of new AI hardware accelerators|last=Kobielus|first=James|work=InfoWorld|access-date=3 October 2018|language=en}}</ref> सूचना अभियांत्रिकी के कुछ उपक्षेत्रों जैसे मशीन लर्निंग और यंत्रमानवशास्त्र के लिए [[क्वांटम कंप्यूटर]] का उपयोग करने में भी रुचि रही है। <ref>{{Cite book|title=क्वांटम मशीन लर्निंग|last=Wittek|first=Peter|publisher=Academic Press|year=2014|isbn=978-0128100400}}</ref><ref>{{Cite book|title=क्वांटम कंप्यूटर के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण|last=Schuld|first=Maria|publisher=Springer|year=2018|isbn=978-3319964232}}</ref><ref>{{Cite book|title=क्वांटम रोबोटिक्स|last=Tandon|first=Prateek|publisher=Morgan & Claypool Publishers|year=2017|isbn=978-1627059138}}</ref> | ||
==यह भी देखें== | ==यह भी देखें== | ||
* [[अंतरिक्ष इंजिनीयरिंग]] | * [[अंतरिक्ष इंजिनीयरिंग|अंतरिक्ष]] [[केमिकल इंजीनियरिंग|अभियांत्रिकी]] | ||
* [[केमिकल इंजीनियरिंग]] | * [[केमिकल इंजीनियरिंग|केमिकल अभियांत्रिकी]] | ||
* [[असैनिक अभियंत्रण]] | * [[असैनिक अभियंत्रण]] | ||
*[[इंजीनियरिंग सूचना विज्ञान]] | *[[इंजीनियरिंग सूचना विज्ञान|अभियांत्रिकी सूचना विज्ञान]] | ||
* [[चीजों की इंटरनेट]] | * [[चीजों की इंटरनेट|इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स]] | ||
* [[इंजीनियरिंग शाखाओं की सूची]] | * [[इंजीनियरिंग शाखाओं की सूची|अभियांत्रिकी शाखाओं की सूची]] | ||
* [[मैकेनिकल इंजीनियरिंग]] | * [[मैकेनिकल इंजीनियरिंग|मैकेनिकल अभियांत्रिकी]] | ||
* सांख्यिकी | * सांख्यिकी | ||
Revision as of 10:49, 7 December 2023
सूचना अभियांत्रिकी (इंजीनियरिंग) एक अभियांत्रिकी अनुशासन है जो प्रणाली में सूचना, डेटा और ज्ञान के उत्पादन, वितरण, विश्लेषण और उपयोग से संबंधित है। [1][2][3][4][5] यह क्षेत्र पहली बार 21वीं सदी के प्रारम्भ में पहचाने जाने योग्य बना।
सूचना अभियांत्रिकी के घटकों में यंत्र अधिगम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, नियंत्रण सिद्धांत, संकेत संसाधन और सूचना सिद्धांत जैसे अधिक सैद्धांतिक क्षेत्र और कंप्यूटर दृष्टि, प्रकृत भाषा संसाधन, जैवसूचनिकी, चिकित्सा छवि कंप्यूटिंग, रसायन सूचना विज्ञान, स्वायत्त यंत्रमानवशास्त्र, मोबाइल यंत्रमानवशास्त्र और दूरसंचार जैसे अधिक व्यावहारिक क्षेत्र सम्मिलित हैं। [1][2][5][6][7] इनमें से कई कंप्यूटर विज्ञान के साथ-साथ अभियांत्रिकी की अन्य शाखाओं जैसे कंप्यूटर अभियांत्रिकी,विद्युत अभियन्त्रण और जैव अभियांत्रिकी से उत्पन्न हुए हैं।
मशीन लर्निंग में स्तवक विश्लेषण का एक उदाहरण
सूचना अभियांत्रिकी का क्षेत्र काफी हद तक गणित, विशेष रूप से संभाव्यता, सांख्यिकी, कलन, रैखिक बीजगणित, अनुकूलन, अंतर समीकरण, परिवर्तनीय कलन और जटिल विश्लेषण पर आधारित है।
सूचना इंजीनियर प्रायः सूचना अभियांत्रिकी या संबंधित क्षेत्र में शैक्षणिक डिग्री रखते हैं, और प्रायः अभियांत्रिकी और प्रौद्योगिकी संस्थान या मापन और नियंत्रण संस्थान जैसे व्यावसायिक निकाय का हिस्सा होते हैं। [8][9][10] सूचना अभियांत्रिकी के व्यापक उपयोग के कारण वे लगभग सभी उद्योगों (अर्थशास्त्र) में कार्यरत हैं।
इतिहास
1980/1990 के दशक में सूचना अभियांत्रिकी शब्द सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी के एक क्षेत्र को संदर्भित करता था जिसे 2010/2020 में डेटा अभियांत्रिकी के रूप में जाना जाता है। [11]
तत्व
मशीन लर्निंग और आँकड़े
मशीन लर्निंग वह क्षेत्र है जिसमें कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा से सीखने देने के लिए सांख्यिकीय और संभाव्य तरीकों का उपयोग सम्मिलित है। [12] डेटा विज्ञान में डेटा से ज्ञान निकालने के लिए मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग सम्मिलित है।
मशीन लर्निंग के उपक्षेत्रों में गहन शिक्षण, पर्यवेक्षित शिक्षण, अनपर्यवेक्षित शिक्षण, सुदृढीकरण शिक्षण, अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण और सक्रिय शिक्षण (मशीन लर्निंग) सम्मिलित हैं।
कारणात्मक निष्कर्ष सूचना अभियांत्रिकी का एक अन्य संबंधित घटक है।
नियंत्रण सिद्धांत
नियंत्रण सिद्धांत (निरंतर कार्य) गतिशील प्रणालियों के नियंत्रण को संदर्भित करता है, जिसका उद्देश्य देरी, अतिलंघन या अस्थायित्व से बचना है। [13] सूचना इंजीनियर नियंत्रण प्रणालियों और विद्युत परिपथ (जो इलेक्ट्रिकल अभियांत्रिकी के अंतर्गत आते हैं) की भौतिक अभिकल्पना के स्थान पर नियंत्रण सिद्धांत पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
नियंत्रण सिद्धांत के उपक्षेत्रों में पारम्परिक नियंत्रण सिद्धांत, इष्टतम नियंत्रण और गैर-रेखीय नियंत्रण सम्मिलित हैं।
संकेत संसाधन
संकेत संसाधन से तात्पर्य संकेत के उत्पादन, विश्लेषण और उपयोग से है, जो अंकीय प्रतिबिंब प्रक्रमण, श्रव्य संकेत प्रक्रमण, इलेक्ट्रिकल या जैविक जैसे कई रूप ले सकता है। [14]
सूचना सिद्धांत
सूचना सिद्धांत सूचना के विश्लेषण, प्रसारण और भंडारण का अध्ययन करता है। सूचना सिद्धांत के प्रमुख उपक्षेत्रों में कोड और डेटा संपीड़न सम्मिलित हैं। [15]
कंप्यूटर विज़न
कंप्यूटर विज़न वह क्षेत्र है जो कंप्यूटर को इमेज और वीडियो डेटा को उच्च स्तर पर समझने से संबंधित है। [16]
प्रकृत भाषा संसाधन
प्रकृत भाषा संसाधन कंप्यूटर को उच्च स्तर पर मानव (प्राकृतिक) भाषाओं को समझने से संबंधित है। इसका अर्थ सामान्यतः टेक्स्ट (साहित्यिक सिद्धांत) होता है, लेकिन इसमें प्रायः स्पीच प्रोसेसिंग और स्पीच रिकग्निशन भी सम्मिलित होती है। [17]
जैवसूचनिकी
जैवसूचनिकी वह क्षेत्र है जो जैविक डेटा के विश्लेषण, संग्रहण और उपयोग से संबंधित है। [18] इसका अर्थ सामान्यतः जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स जैसे विषय होते हैं, और कभी-कभी इसमें मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग भी सम्मिलित होता है।
केमिनफॉर्मेटिक्स
केमिनफॉर्मेटिक्स वह क्षेत्र है जो रासायनिक डेटा के विश्लेषण, प्रसंस्करण और उपयोग से संबंधित है। [19]
यंत्रमानवशास्त्र
सूचना अभियांत्रिकी में यंत्रमानवशास्त्र मुख्य रूप से यंत्रमानव को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कलन विधि और कंप्यूटर प्रोग्राम पर केंद्रित है। जैसे, सूचना अभियांत्रिकी स्वायत्त, मोबाइल या संभाव्य रोबोटों पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है। [20][21][22] सूचना इंजीनियरों द्वारा अध्ययन किए गए प्रमुख उपक्षेत्रों में नियंत्रण सिद्धांत, प्रत्यक्ष ज्ञान, समक्षणिक स्थानीकरण और प्रतिचित्रण और गति योजना सम्मिलित हैं। [20][21]
उपकरण
पहले सूचना अभियांत्रिकी के कुछ क्षेत्रों जैसे संकेत संसाधन में रेखीय इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग किया जाता था, लेकिन आजकल अधिकांश सूचना अभियांत्रिकी डिजिटल कंप्यूटर के साथ की जाती है। सूचना अभियांत्रिकी में कई कार्य समानांतर कलन विधि हो सकते हैं, और इसलिए आजकल सूचना अभियांत्रिकी सीपीयू , जीपीयू और एआई त्वरक का उपयोग करके की जाती है। [23][24] सूचना अभियांत्रिकी के कुछ उपक्षेत्रों जैसे मशीन लर्निंग और यंत्रमानवशास्त्र के लिए क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करने में भी रुचि रही है। [25][26][27]
यह भी देखें
- अंतरिक्ष अभियांत्रिकी
- केमिकल अभियांत्रिकी
- असैनिक अभियंत्रण
- अभियांत्रिकी सूचना विज्ञान
- इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स
- अभियांत्रिकी शाखाओं की सूची
- मैकेनिकल अभियांत्रिकी
- सांख्यिकी
संदर्भ
- ↑ 1.0 1.1 "2009 lecture | Past Lectures | BCS/IET Turing lecture | Events | BCS – The Chartered Institute for IT". www.bcs.org (in English). Retrieved 11 October 2018.
- ↑ 2.0 2.1 Brady, Michael (2009). "सूचना इंजीनियरिंग और इसका भविष्य". Institution of Engineering and Technology, Turing Lecture. Retrieved 4 October 2018.
- ↑ Roberts, Stephen. "सूचना इंजीनियरिंग का परिचय" (PDF). Oxford Information Engineering. Retrieved 4 October 2018.
- ↑ "सूचना इंजीनियरिंग विभाग, सीयूएचके". www.ie.cuhk.edu.hk. Retrieved 3 October 2018.
- ↑ 5.0 5.1 "Information Engineering | Department of Engineering". www.eng.cam.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ "Information Engineering Main/Home Page". www.robots.ox.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ "सूचना अभियांत्रिकी". warwick.ac.uk (in British English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ "Academic Partners and Affiliates 2017/2018 – The IET". www.theiet.org (in English). Archived from the original on 4 October 2018. Retrieved 3 October 2018.
- ↑ "Electronic and Information Engineering – Imperial College London". Times Higher Education (THE) (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ "Accreditation of the MEng | CUED undergraduate teaching". teaching.eng.cam.ac.uk (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ Black, Nathan (15 January 2020). "What is Data Engineering and Why Is It So Important?". QuantHub. Retrieved 31 July 2022.
- ↑ Bishop, Christopher (2007). पैटर्न मान्यता और मशीन प्रवीणता. New York: Springer-Verlag New York Inc. ISBN 978-0387310732.
- ↑ Nise, Norman (2015). नियंत्रण प्रणाली इंजीनियरिंग. Wiley. ISBN 978-1118170519.
- ↑ Lyons, Richard (2010). डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग को समझना. Prentice Hall. ISBN 978-0137027415.
- ↑ Cover, Thomas (2006). सूचना सिद्धांत के तत्व. Wiley-Interscience. ISBN 978-0471241959.
- ↑ Davies, Emlyn (2017). Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning. Academic Press. ISBN 978-0128092842.
- ↑ Jurafsky, Daniel (2008). भाषण और भाषा प्रसंस्करण. Prentice Hall. ISBN 978-0131873216.
- ↑ Lesk, Arthur (2014). जैव सूचना विज्ञान का परिचय. Oxford University Press. ISBN 978-0199651566.
- ↑ Leach, Andrew (2007). रसायन सूचना विज्ञान का एक परिचय. Springer. ISBN 978-1402062902.
- ↑ 20.0 20.1 Siegwart, Roland (2011). स्वायत्त मोबाइल रोबोट का परिचय. MIT Press. ISBN 978-0262015356.
- ↑ 21.0 21.1 Kelly, Alonzo (2013). मोबाइल रोबोटिक्स. Cambridge University Press. ISBN 978-1107031159.
- ↑ Thrun, Sebastian (2005). संभाव्य रोबोटिक्स. MIT Press. ISBN 978-0262201629.
- ↑ Barker, Colin. "How the GPU became the heart of AI and machine learning | ZDNet". ZDNet (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ Kobielus, James. "Powering artificial intelligence: The explosion of new AI hardware accelerators". InfoWorld (in English). Retrieved 3 October 2018.
- ↑ Wittek, Peter (2014). क्वांटम मशीन लर्निंग. Academic Press. ISBN 978-0128100400.
- ↑ Schuld, Maria (2018). क्वांटम कंप्यूटर के साथ पर्यवेक्षित शिक्षण. Springer. ISBN 978-3319964232.
- ↑ Tandon, Prateek (2017). क्वांटम रोबोटिक्स. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.
