AI & ML — BTEUP Electronics 5th Semester Syllabus 2026-27

AI & ML — यह विषय किस बारे में है

AI & ML में Artificial Intelligence और Machine Learning की बुनियादी समझ — data से सीखने वाले systems कैसे बनते हैं।

To equip students with the theoretical and practical skills needed to understand requirements, collect and pre-process data, and build and deploy machine learning and artificial intelligence solutions for real-world applications, with hands-on experience of the latest software.

Subject 5.6.1 — Open Elective-3, Option 1 (Practicum) • Qualifying (Q) • 2 Credits • L 1 – P 3 • Choose this OR IoT OR Industrial Automation & MES • पाँचवाँ सेमेस्टर — Electronics Engineering • सत्र 2026–27

आप क्या पढ़ेंगे

Section 1 — Industrial Safety Practices

Fire Extinguishers & its Types; Safely handling Tools & Equipment; Use of proper Tools & Equipment & its maintenance; OSH & practices to be observed as a precaution

Workshop safety: fire extinguishers, correct tool use and occupational safety and health.

Section 2 — Fundamentals required for AI and ML

Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning; Need of AI and ML; Basic Mathematical concepts related to AI and ML; Data Collection, Data Processing and Cleaning; Types of Data Sources — Structured Data, Unstructured Data, Semi Structured, Realtime Data, Open Data Set, Data Scraping; Data Acquisition Techniques — APIs (Application Programming Interfaces), Web Scrapping, Surveys and Forms, Sensor Data, Database and Data Warehouse; Data Integration — Combining Data from Multiple Sources, Data Merging, Data Aggregation; Data Pre-Processing — Data Cleaning, Outlier Detection and Removal, Duplicate Data

The foundations: what AI and ML are, the maths behind them, and where data comes from and how it is cleaned and prepared.

Section 3 — Programming concepts for AI and ML

Python Basics; Python Structure; NumPy; Pandas; Matplotlib and Seaborn; Scikit-learn

The Python toolkit for AI and ML: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn and scikit-learn.

Section 4 — Introduction to Supervised Machine Learning

Types of Machine Learning Techniques (Supervised, Unsupervised and Reinforcement Learning). Supervised Learning — Regression, Classification, Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Tree, Random Forest, K – Nearest Neighbors (KNN), Use cases of Regression and Classification. Introduction to Unsupervised Learning — Clustering: K – Means Clustering, Hierarchical Clustering, DBSCAN; Dimensionality Reduction; Anomaly Detection; Use cases of clustering and Dimensional Reduction; Building Machine Learning Model; Model Evaluation and Validation; Machine Learning Model Deployment

Supervised learning (regression and classification) and unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, anomaly detection), and how a model is built, evaluated and deployed.

Section 5 — Deep Learning, Reinforcement Learning and Natural Language Processing

Fundamentals of Deep Learning; Convolutional Neural Networks (CNNs); Recurrent Neural Networks (RNNs); Natural Language Processing; Reinforcement Learning; TensorFlow and Kera. Generative AI — Understanding of Gen AI; Applications of Gen AI; Development of Gen AI model; Integration of Gen AI in Mobile App.; Deployment

Deep learning (CNNs, RNNs), natural language processing, reinforcement learning, and generative AI — including building and deploying Gen AI models and apps.

Section 6 — Deep Learning Applications

Computer Vision; Natural Language Processing; Speech Recognition; Model Deployment

Where deep learning is used: computer vision, language, speech recognition, and deploying models.

Section 7 — Ethics and Responsibility in AI and Machine Learning

Ethics in AI and ML; Accountability and Responsibility; Privacy and Data Protection; Social Impact of AI; Ethical Guidelines

The responsible side of AI: ethics, accountability, privacy, data protection and social impact.

ध्यान दें: इस विषय के लिए आधिकारिक सिलेबस में marks-distribution तालिका नहीं दी गई है, इसलिए यूनिट के अनुसार weightage नहीं दिखाया गया है।

प्रैक्टिकल कार्य

• Load a Dataset and perform basic preprocessing.
• Splitting of Dataset into Training and Testing Set.
• Explore Python Libraries Pandas, NumPy, Matplotlib etc.
• Build Machine Learning Model for Linear Regression Analysis for predict.
• Implement K – Means clustering to segment customer based on purchasing behaviour.
• Build a Machine Learning Model – Decision Tree.

और भी बहुत कुछ — 17 practicals की पूरी सूची PDF के अंदर है।

पूरा सिलेबस

आधिकारिक सिलेबस से पूरी परीक्षा योजना, practicals की पूरी सूची और संदर्भ पुस्तकें। यूनिट के अनुसार topics ऊपर "आप क्या पढ़ेंगे" वाले हिस्से में दिए गए हैं।

परीक्षा योजना

प्रैक्टिकल्स की पूरी सूची

यह आधिकारिक सिलेबस से practicals की पूरी सूची है।

• Load a Dataset and perform basic preprocessing.
• Splitting of Dataset into Training and Testing Set.
• Explore Python Libraries Pandas, NumPy, Matplotlib etc.
• Build Machine Learning Model for Linear Regression Analysis for predict.
• Implement K – Means clustering to segment customer based on purchasing behaviour.
• Build a Machine Learning Model – Decision Tree.
• Build a Machine Learning Model – Random Forest.
• Build a Machine Learning Model for Anomaly Detection.
• Build SVM model and evaluate performance (Precision, Recall, F-Score and Confusion Matrix).
• Build a Neural Network using Keras or TensorFlow to classify the handwriting digits.
• Implement a Convolutional Neural Network to classify images using given dataset.
• Build a Recurrent Neural Network (RNN) for Sentiment Analysis.
• Implement a Chatbot using RNN.
• Compare two different Gen AI models.
• Integrate a Trained Machine Learning Model in Mobile APP for Prediction.
• Case Studies.
• Mini Project.

संदर्भ पुस्तकें

इस विषय के लिए आधिकारिक सिलेबस में reference books नहीं दी गई हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

पाँचवाँ सेमेस्टर में AI & ML कितने अंकों का है?
Open Elective-3: AI & ML (5.6.1) N/A (Q) अंक। यह qualifying (Q) विषय है: इसमें appear होना और pass होना ज़रूरी है, लेकिन इसके अंक percentage या division में नहीं गिने जाते। पूरी योजना ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में है।

AI & ML में किन यूनिट्स का weightage सबसे ज़्यादा है?
इस विषय के लिए आधिकारिक सिलेबस में marks-distribution तालिका नहीं दी गई है, इसलिए यूनिट के अनुसार weightage प्रकाशित नहीं है। यूनिट के अनुसार topics और periods ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में दिए गए हैं।

AI & ML में क्या प्रैक्टिकल कार्य है?
17 practicals/experiments, जिनमें शामिल हैं: Load a Dataset and perform basic preprocessing.; Splitting of Dataset into Training and Testing Set.; Explore Python Libraries Pandas, NumPy, Matplotlib etc.। पूरी सूची ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में है।

AI & ML के लिए किन किताबों को देखें?
इस विषय के लिए आधिकारिक सिलेबस में reference books नहीं दी गई हैं।

क्या AI & ML theory विषय है या practical विषय?
इसका मूल्यांकन Practicum (Q) के रूप में होता है — परीक्षा योजना ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में देखें।

AI & ML सिलेबस PDF कैसे डाउनलोड करें?
PDF मुफ़्त में डाउनलोड के लिए उपलब्ध है — नीचे Download वाले हिस्से में दिए गए download link का उपयोग करें। यह KAMALDNP Academy द्वारा आधिकारिक BTEUP सिलेबस से तैयार किया गया है।

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AI & ML सिलेबस PDF डाउनलोड करें

नीचे पूरा AI & ML सिलेबस PDF डाउनलोड करें — KAMALDNP Academy द्वारा तैयार, जिसमें topics की पूरी सूची, practicals और संदर्भ पुस्तकें हैं।

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स्रोत: BTEUP 3rd Year curriculum (folder2627), approved in C.D.C. meeting held on 16.07.2026। Topic सूचियाँ आधिकारिक सिलेबस के अनुसार हैं; छोटे सारांश लेखक के अपने सरल शब्दों में लिखे गए हैं, सिलेबस का मूल पाठ नहीं हैं। कृपया अपने पॉलिटेक्निक से किसी भी स्थानीय बदलाव की पुष्टि कर लें।