डीएवी कॉलेज, जालंधर में “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इसके अनुप्रयोगों” पर छह दिवसीय अटल-एआईसीटीई प्रायोजित संकाय विकास कार्यक्रम (एफडीपी) आज 16 दिसंबर 2024 को शुरू हुआ। औपचारिक उद्घाटन समारोह की शुरुआत सम्मानित प्रिंसिपल डॉ. राजेश कुमार द्वारा दीप प्रज्ज्वलन के साथ हुई, साथ ही एफडीपी के समन्वयक डॉ. पी.के. शर्मा, सह-समन्वयक डॉ. राजीव पुरी, कार्यक्रम के विशिष्ट संसाधन व्यक्ति डॉ. अशोक शर्मा, गणित विभागाध्यक्ष डॉ. एस.के. तुली, कंप्यूटर विज्ञान विभागाध्यक्ष डॉ. निश्चय बहल, उप प्राचार्य डॉ. कुंवर राजीव, रजिस्ट्रार प्रो सोनिका दानिया, आईक्यूएसी समन्वयक डॉ. दिनेश अरोड़ा और अन्य संकाय सदस्य भी मौजूद थे। इस एफडीपी के पहले दिन कुल 34 प्रतिभागी थे। डॉ. पी.के. शर्मा ने देश के विभिन्न हिस्सों से आए प्रतिभागियों का स्वागत किया और कहा कि प्रसिद्ध विशेषज्ञ एआई के अनुप्रयोगों पर अपने ज्ञान और विशेषज्ञता को साझा करेंगे। उन्होंने यह भी बताया कि इस आयोजन के लिए कुल 36 प्रतिभागियों ने नामांकन किया था।
प्राचार्य डॉ. राजेश कुमार ने सभी प्रतिभागियों और अतिथि वक्ताओं का गर्मजोशी से स्वागत किया। उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की परिवर्तनकारी क्षमता पर अपना दृष्टिकोण साझा किया, जिसमें शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा, परिवहन, कृषि और व्यवसाय जैसे क्षेत्रों में इसके दूरगामी अनुप्रयोगों पर जोर दिया गया। उन्होंने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे एआई कार्यों को स्वचालित करके, दक्षता बढ़ाकर और नवाचार को बढ़ावा देकर उद्योगों में क्रांति ला रहा है। विकास के सिद्धांत और डार्विन के सिद्धांतों के साथ समानता दर्शाते हुए, डॉ. कुमार ने चार पैरों पर चलने से लेकर दो पैरों तक की मानवता की यात्रा और अब, कंप्यूटर के प्रभुत्व वाले युग में, अधिक गतिहीन जीवन शैली अपनाने पर विचार किया। उन्होंने इस अवसर पर डीएवी कॉलेज, जालंधर की समृद्ध सांस्कृतिक विरासत का परिचय भी दिया। डॉ. कुमार ने प्रतिभागियों को एफडीपी की अवधि के दौरान सभी आवश्यक सुविधाओं और सहायता का आश्वासन दिया, ताकि एक उत्पादक और समृद्ध अनुभव सुनिश्चित हो सके।
जम्मू विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर डॉ. अशोक शर्मा के नेतृत्व में पहला सत्र एक लाइव प्रदर्शन था, जिसमें रैपिडमाइनर पर ध्यान केंद्रित किया गया था, जो मशीन लर्निंग मॉडल डिजाइन करने के लिए एक शक्तिशाली नो-कोड प्लेटफॉर्म है। उन्होंने प्रभावी ढंग से दिखाया कि रैपिडमाइनर कोडिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, परीक्षण करने और मूल्यांकन करने की प्रक्रिया को कैसे सरल बनाता है। वास्तविक छात्र डेटासेट का उपयोग करते हुए, उन्होंने प्रदर्शित किया कि कैसे वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें, डेटा का विश्लेषण करें और कुछ ही चरणों में वर्गीकरण और प्रदर्शन मूल्यांकन तकनीकों को लागू करें।
इस एफडीपी का उद्देश्य शिक्षकों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवीनतम प्रगति को समझने और लागू करने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान से लैस करना है। एफडीपी 21 दिसंबर, 2024 तक जारी रहेगा, जिसमें क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा संचालित सत्रों और चर्चाओं की एक श्रृंखला होगी।