श्रीनिवासन राधाकृष्णन

श्रीनिवासन राधाकृष्णन ऑपरेशन और निर्णय विज्ञान क्षेत्र में क्लिनिकल संकाय सदस्य हैं। इस पद से पहले, वे नॉर्थईस्टर्न विश्वविद्यालय में एसोसिएट टीचिंग प्रोफेसर थे, जहाँ उन्होंने डेटा एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और इंजीनियरिंग शिक्षा में शिक्षण, अनुप्रयुक्त अनुसंधान और अकादमिक नेतृत्व को एकीकृत किया।

उनका शोध स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण, आपूर्ति श्रृंखला और वैज्ञानिक मापन में वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग पर केंद्रित है। उनके विद्वतापूर्ण योगदानों में दर्द और रक्तचाप के आकलन के लिए शारीरिक संकेत विश्लेषण, एन्ट्रॉपी और जटिलता मापों का उपयोग करके मशीन निदान, हार्ड डिस्क ड्राइव विफलता भविष्यवाणी, आपूर्तिकर्ता-निर्माता नेटवर्क लचीलापन और व्यवस्थित साहित्य विश्लेषण के लिए कीवर्ड सह-घटना नेटवर्क पर कार्य शामिल हैं।

एक शिक्षक के रूप में, उन्होंने इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स पाठ्यक्रमों में स्नातक और स्नातकोत्तर छात्रों को पढ़ाया, जिसमें डेटा एनालिटिक्स, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग के लिए गणितीय आधार और एनालिटिक्स के लिए गणना पर विशेष जोर दिया गया।

उन्होंने नॉर्थईस्टर्न विश्वविद्यालय में प्रमुख अकादमिक नेतृत्व भूमिकाएँ भी निभाईं। डेटा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग में एमएस कार्यक्रम के एसोसिएट डायरेक्टर और बाद में डायरेक्टर के रूप में, उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा के कई परिसरों में पाठ्यक्रम विकास, नामांकन रणनीति और कार्यक्रम संचालन का नेतृत्व किया। उन्होंने कौर्सेरा के साथ साझेदारी में नॉर्थईस्टर्न के पहले पूरी तरह से ऑनलाइन स्नातक इंजीनियरिंग कार्यक्रम को शुरू करने में मदद की और डेटा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग, डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एमएस कार्यक्रमों के पाठ्यक्रम डिजाइन में योगदान दिया। उनके नेतृत्व में एबीईटी प्रत्यायन, पाठ्यक्रम मूल्यांकन, छात्र अधिगम परिणाम और निरंतर कार्यक्रम सुधार पर कार्य भी शामिल था।

उनके योगदान को कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग एआई फेलो पदनाम, कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग डीन का संकाय अनुसंधान दल पुरस्कार, उत्कृष्ट स्नातक शिक्षण पुरस्कार और उत्कृष्ट स्नातक अनुसंधान पुरस्कार जैसे पुरस्कारों से सम्मानित किया गया है। अपने शिक्षण, अनुसंधान और नेतृत्व के माध्यम से, उन्होंने इंजीनियरिंग निर्णय लेने, स्वास्थ्य सेवा नवाचार, विनिर्माण बुद्धिमत्ता और स्केलेबल शिक्षा के लिए व्यावहारिक उपकरणों के रूप में एनालिटिक्स और एआई के उपयोग को आगे बढ़ाया है।