¿Qué IIT en India tiene el mejor programa de CS para el aprendizaje automático?

Plug desvergonzado: trabajo en aprendizaje automático ( http://people.duke.edu/~pr73/ ) y pronto me uniré a IIT Kanpur como profesorado en octubre próximo. Además, otra facultad, Purushottam Kar (BTech / PhD de IITK y actualmente un postdoc en MSR), se unirá también y él también trabaja en el aprendizaje automático. Además, IITK cuenta con otras personas que trabajan en áreas relacionadas como la visión (Vinay Namboodiri), bases de datos / minería de datos (Arnab Bhattacharya), AI / NLP (Amitabha Mukerjee) y aprendizaje automático (Harish Karnick). Por lo tanto, considere aplicar a IITK si está interesado en ML. 🙂

Descargo de responsabilidad: soy una facultad en IIT Kanpur y trabajo en el aprendizaje.

Ninguno de los IIT, que yo sepa, hasta el momento tiene un programa organizado de aprendizaje automático para hablar (excepto IIT KGP que tiene un programa de MS). Lo que sucede es que el profesorado que trabaja / interesado en el aprendizaje automático ofrece una progresión de cursos, tiene grupos de investigación y sesiones de lectura que generan actividad y generan interés entre los estudiantes del área. Este ha sido el modelo hasta ahora, pero podría no ser suficiente dada la demanda del área.

En la actualidad, los departamentos que ofrecen un buen entorno para el trabajo de ciencia de datos / aprendizaje / minería son IISc, IITB, IITD, IITK, IIT-KGP e IITM. Tenga en cuenta que no todos los lugares ofrecen especializaciones en todas las áreas que mencioné. IITK es un participante relativamente nuevo en esta lista con la afluencia de un par de profesores activos de ML en el departamento. El departamento ha sido especialmente afortunado de tener ahora experiencia en ambas escuelas de aprendizaje. Por ejemplo, tenemos al profesor Piyush Rai (que se unió en octubre de 2015 de Duke Univ.) Sobresaliendo en modelos bayesianos no paramétricos, modelos gráficos y aplicaciones de los mismos para una variedad de tareas de aprendizaje y toma de decisiones en PNL, neurociencias, etc. Por otro Por otro lado, tenemos el suyo realmente trabajando en optimización, teoría de aprendizaje, SVM y estadísticas de alta dimensión. También tenemos varios otros profesores que están activos en la aplicación de ML como el Prof. Vinay Namboodiri (visión, gráficos), el Prof. Amitabha Mukerjee (visión, cognición), el Prof Harish Karnick (aprendizaje, cognición) y el Prof. Arnab Bhattacharya (minería , bases de datos).

IIT Kanpur también está planeando iniciar un programa interdisciplinario en ciencias de datos que exponga a los estudiantes a los fundamentos, así como a los conocimientos avanzados de temas de estadística, aprendizaje, inferencia y minería. El programa está planeado como experimental para medir el interés / factibilidad por ahora, pero si todo va bien, es posible que tengamos un departamento de Ciencias de Datos / Aprendizaje Automático en IIT Kanpur muy parecido a CMU / GATech.

IIT Kanpur

El aprendizaje automático: Reconocimiento de patrones: Recuperación de información: Inteligencia artificial: El grupo de investigación de Procesamiento del lenguaje natural en IIT Kanpur consta de los siguientes miembros de la facultad:

1. Prof Harish Karnick

2. Prof Purushottam Kar

3. Prof Amitabha Mukerjee

5. Prof Vinay Namboodari

4. Prof. Piyush Rai

5. Prof Arnab Bhattarchrya

6. Prof. Tanaya Guha (EE)

7. Prof. Gaurav Pandey (EE)

8. Prof Venkatesh (EE)

9. Prof Gaurav Sharma

10.Prof Medha Atre

11. Prof. Nisheeth Srivastava

y muchos más profesores de MTH, CSE y EE

Cursos ofrecidos relacionados con ML
CS771: Herramientas de aprendizaje automático, técnicas, aplicaciones
CS781: Cognición: Memoria
CS782: semántica cognitiva,
CS365: Inteligencia Artificial
CS672: Semántica de procesamiento del lenguaje natural
CS673: Traducción automática
CS674: Descubrimiento del conocimiento
CS675: Computación y el cerebro – Sitio web del curso
CS676: Visión por computadora y procesamiento de imágenes
CS677: Fusión de datos e información
CS678: Aprendiendo con Kernels
CS679: Aprendizaje automático para visión artificial
CS665: Inteligencia Artificial
CS719: Algoritmos y sistemas de transmisión de datos
CS685: Minería de datos
CS686: reconocimiento biométrico
CS726: Temas en multimedia
CS789: Temas especiales en adquisición de idiomas y orígenes
CS718: Algoritmos sublineales para procesar conjuntos de datos masivos
CS697: aprendizaje y optimización en línea
SE367: Introducción a la ciencia cognitiva
CS772: aprendizaje automático probabilístico

y muchos más cursos avanzados cada año

Aparte de esto, tenemos varios grupos relacionados con ML

1. Grupo de interés especial, aprendizaje automático
2. Bienvenido – SIGDATA

Recientemente IIT Kanpur también está comenzando un programa de Ciencia de Datos
Página en iitk.ac.in

Muchos alumnos de IIT Kanpur están trabajando en ML en varios laboratorios de investigación y universidades.

Divulgación: Era un estudiante de doble titulación (CSE), IIT Kanpur, clase de 2016 y participé principalmente con profesores especializados en teoría y práctica de aprendizaje automático. También fui el coordinador del grupo SIGML en IIT Kanpur.

Actualización (8/12/2016)

Un total de 45 publicaciones en ciencia de datos con 18 que involucran al menos un estudiante de IIT-Kanpur en el año 2015 – hasta la fecha (no completa).

Grupo de Visión por Computadora: http://www.cse.iitk.ac.in/users/ …

Actualización: 13/9/2017

A pesar de muchas cosas positivas, también hay algunas negativas. Muchas veces, faltan fondos de investigación en el departamento, especialmente para viajes de estudiantes en conferencias. A veces, incluso se aconseja a los estudiantes que eviten presentar su trabajo en la conferencia debido a la falta de fondos. Personalmente, creo que el estudiante debe recibir fondos para asistir a la conferencia, especialmente si tiene un documento. Estoy realmente decepcionado con esto, porque parece que pasé mucho tiempo gastando fondos en muchos eventos poco convincentes, pero no con fines de investigación.

Actualización: 20/10/2017

SIGML y futuro de ML: http://vivgupt.blogspot.in/2017/…

Para agregar a la respuesta de Abhinav …
Hay bastantes subáreas donde cada instituto parece ser dominante.
La gente ha estado haciendo un buen trabajo en ML, PNL, teoría de juegos, etc., pero no se ha hecho mucho en IA.

Advertencia legal :: A continuación se enumeran los institutos según mi preferencia (en realidad, puede depender de persona a persona) …

• Inteligencia Artificial: IIT Madras, IIT Kharagpur
• Aprendizaje automático: IISc, (IIT Bombay, IIT Madras), IIT Kanpur
• Teoría del juego: IISc (Prof. Narahari)
• PNL: IIIT Hyd, IIT Bombay, IISc
• Robótica: IIIT Allahabad
• Algoritmos genéticos: IIT Kanpur (laboratorio kangal)
• Visión por computadora: no estoy seguro

En esta era de súper especialización, el aprendizaje automático es un área muy amplia y se encuentra principalmente en la periferia de la IA, pero no está limitado.

• La representación del conocimiento, CBR, MBR, AI, etc. tienen un grupo muy prometedor en IIT Madras con Deepak Khemani, Sutanu Chakraborty (ingresó en 2009) y otros.
• El procesamiento del lenguaje natural de IIIT Hyderabad es bien reconocido en India y en el exterior. Está dirigido por el super talentoso profesor Rajeev Sangal (ex HoD CSE, IIT Kanpur). Hay lingüística de computación especializada PG. El profesor Pushpak de IIT Bombay es otro incondicional de la PNL que lidera el grupo de lenguas indias de la India.
• OCR, reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura a mano para idiomas indios se llevan a cabo bien en MILE lab, IISc. Esta área también está muy relacionada con la PNL en un sentido más amplio.
• Para el aprendizaje de Kernel, el mejor lugar en India es MLLAB, IISc.
• IIT Bombay es un buen lugar para buscar minería de datos, recuperación de información, modelos gráficos probabilísticos, minería web y áreas relacionadas.
• El ISI (Indian Statistical Institute) Kolkata proporciona una base matemática muy sólida y rigurosa para el aprendizaje automático. Después de todo, los fundamentos del aprendizaje automático residen en la teoría del aprendizaje estadístico.
• La optimización es otro hermano importante de ML. No estoy muy seguro del instituto dominante en esto, pero supongo que IISc será una buena apuesta.
• Además, MN Murty del famoso artículo sobre datos que agrupa una revisión (10 citas principales de ACM) está en IISc. Sin embargo, no estoy seguro de él o su grupo de investigación. Parece ser un buen lugar para el aprendizaje no supervisado también.

PD: Esto es muy limitado y otros expertos conocidos pueden agregar más.

En mi opinión, si también está dispuesto a considerar otros institutos, IISc es uno de los mejores en India para Machine Learning, seguido de IITB. Si está buscando PNL, entonces IITB y IIITH.

Chiranjib Bhattacharyya trabaja en aplicaciones de ML en diversos campos, incluidos sistemas, visión artificial, aprendizaje a gran escala, bioinformática, etc.

Shivani Agarwal trabaja en la teoría del aprendizaje.

Shirish Shevade trabaja en Optimización.

M. Narasimha Murthy trabaja en Recuperación de información.

PD: Soy de IISc y trabajo con el Prof. Chiranjib Bhattacharyya.

IIT Hyderabad tiene un Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería que ofrece un M.Tech en Machine Learning. Es uno de los programas más populares en India que está diseñado para abordar el cambio hacia el aprendizaje automático, pero la principal limitación aquí es que debe inscribirse en un programa de 2 años a tiempo completo. Sin embargo, si toma un curso similar de un instituto privado, puede completar todo el programa en unos 10-12 meses. Además, la admisión al programa de aprendizaje automático M.Tech en IIT Hyderabad se basa en su puntaje GATE. Si no desea inscribirse en un programa de 2 años a tiempo completo, pero desea convertirse en un maestro en aprendizaje automático en India , puede elegir cualquier buen instituto privado.

Visión por computadora: IIT D
* Los profesores del Instituto tienen una startup basada en muchas tecnologías desarrolladas por ellos en “Visión por computadora”, es Kritikal Solutions (Desarrollo de productos subcontratados, Hardware integrado, Software integrado, FPGA, PCB, Visión por computadora, Imágenes, Gráficos …).
* La primera página del sitio web IIT D CSE muestra proyectos como AutoCom.

Hay un curso de 2 años de M-Tech en Machine Learning and Computing, ofrecido por el departamento de Matemáticas del Instituto Indio de Ciencia y Tecnología Espaciales (IIST).

El primer lote saldrá en 2015 (candidatos no ISRO).

Que yo sepa, si uno fuera a realizar una investigación seria en Machine Learning, obviamente el mejor lugar es IIT Bombay. Además de la facultad estrella, mi interacción con los estudiantes también me ha ayudado a aprender mucho. Lamentablemente, los IIT no promueven un curso especializado en aprendizaje automático, pero definitivamente la mejor opción es IIT Bombay seguido de IISc.
IIIT Hyderabad no realiza ninguna investigación específica en aprendizaje automático, aunque hay personas en el grupo de visión que trabajan en problemas específicos relacionados con la visión.

IISc e IITB son bastante buenos.