Этот курс входит в специализацию ''Специализация Developing Industrial Internet of Things'

4.6
звезд
Оценки: 95

David Sluiter

6 599 уже зарегистрированы

от партнера

Часть дипломной программы ''Master of Science in Electrical Engineering'
Подробнее…

Специализация Developing Industrial Internet of ThingsКолорадский университет в Боулдере

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 3 579

This course can also be taken for academic credit as ECEA 5386, part of CU Boulder’s Master of Science in Electrical Engineering degree.
This is part 2 of the specialization. In this course students will learn :
  * How to staff, plan and execute a project
  * How to build a bill of materials for a product
  * How to calibrate sensors and validate sensor measurements
  * How hard drives and solid state drives operate
  * How basic file systems operate, and types of file systems used to store big data
  * How machine learning algorithms work - a basic introduction
  * Why we want to study big data and how to prepare data for machine learning algorithms

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Developing Industrial Internet of Things

Средний уровень

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

How to staff, plan and execute a project.
How to build a bill of materials for a product.
How to calibrate sensors and validate sensor measurements.
How hard drives and solid state drives operate.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Developing Industrial Internet of Things

Средний уровень

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,72/5 (оценок: 24)

David Sluiter

Professor Adjunct

Electrical, Computer, and Energy Engineering

28 546 учащихся

4 курса

от партнера

Колорадский университет в Боулдере

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Electrical Engineering' от партнера Колорадский университет в Боулдере. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Подробнее…

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

10 ч. на завершение

Project Planning and Staffing

10 ч. на завершение

12 видео ((всего 112 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

12 видео

Introduction1мин

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to a Design Process12мин

Segment 2 - Requirements, Scope, Schedule, Resources, Heap Chart15мин

Segment 3 - Roles and Responsibilities6мин

Segment 4 - Process: Architecture Definition, Design Planning13мин

Segment 5 - Process: Architecture Definition, Design Planning 218мин

Segment 6 - Process: Develop9мин

Segment 7 - Process: Verification11мин

Segment 8 - Process: Manufacture2мин

Segment 9 - Process: Deploy10мин

Segment 10 - Process: Validation6мин

Segment 11 - Temperature5мин

2 материала для самостоятельного изучения

Access to Course Resources10мин

A Note from the Instructor5мин

1 практическое упражнение

Module 1 Quiz10мин

Неделя

Неделя 2

2 ч. на завершение

Sensors and File Systems

2 ч. на завершение

16 видео ((всего 103 мин.))

16 видео

Introduction28

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to Thermistors3мин

Segment 2 - Terminology: Resolution, Precision, Accuracy, Tolerance6мин

Segment 3 - Basic Sensor Circuit5мин

Segment 4 - Accuracy Example2мин

Segment 5 - Calculating Rtherm2мин

Segment 6 - Validating Calibration5мин

Segment 7 - Filtering Techniques11мин

Segment 8 - Block, Object and Key-Value Storage Devices15мин

Segment 9 - Filesystem Basics3мин

Segment 10 - A File on a Hard Drive5мин

Segment 11 - A File on a Solid State Drive8мин

Segment 12 - File System: NFS4мин

Segment 13 - How Big is "Big"?8мин

Segment 14 - Traditional File System Bottlenecks3мин

Segment 15 - Parallel Distributed File Systems: Hadoop, Lustre13мин

1 практическое упражнение

Module 2 Quiz18мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Machine Learning

3 ч. на завершение

22 видео ((всего 132 мин.))

22 видео

Introduction30

Segment 1 - Learning Outcomes1мин

Segment 2 - AI Backgrounder6мин

Segment 3 - Machine Learning, What is it?6мин

Segment 4 - Machine Learning Schools of Thought9мин

Segment 5 - Get the Tools3мин

Segment 6 - Categories of Machine Learning5мин

Segment 7 - Supervised Learning, Linear Regression 17мин

Segment 8 - Supervised Learning, Linear Regression 29мин

Segment 9 - Supervised Learning, Linear Regression 38мин

Segment 10 - Supervised Learning, Linear Regression 49мин

Segment 11 - Supervised Learning, Bayes Theorem4мин

Segment 12 - Supervised Learning, Naive Bayes9мин

Segment 13 - Supervised Learning, Support Vector Machines (SVM) Introduction55

Segment 14 - Supervised Learning, SVMs12мин

Segment 15 - Unsupervised Learning, K-Means11мин

Segment 16 - Reinforcement Learning46

Segment 17 - Supervised Learning, Deep Learning2мин

Segment 18 - Rick Rashid, Natural Language Processing8мин

Segment 19 - Deep Learning, Hearing Aid2мин

Segment 20 - Machine Learning in IIoT4мин

Segment 21 - Machine Learning Summary4мин

1 практическое упражнение

Module 3 Quiz22мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Big Data Analytics

2 ч. на завершение

19 видео ((всего 119 мин.))

19 видео

Introduction33

Segment 1 - Learning Outcomes, Definition of Big Data3мин

Segment 2 - Importance of Big Data, Characteristics of Big Data4мин

Segment 3 - Size of Big Data4мин

Segment 4 - Introduction to Predictive Analytics2мин

Segment 5 - Role of Statistics and Data Mining3мин

Segment 6 - Machine Learning, Generalization and Discrimination7мин

Segment 7 - Frameworks, Testing and Validating5мин

Segment 8 - Bias and Variance in your Data3мин

Segment 9 - Out-of-sample Data and Learning Curves5мин

Segment 10 - Cross Validation5мин

Segment 11 - Model Complexity, Over- and Under-fitting3мин

Segment 12 - Processing Your Data Prior to Machine Learning8мин

Segment 13 - Good Data, Smart Data6мин

Segment 14 - Visualizing Your Data1мин

Segment 15 - Principal Component Analysis (PCA)2мин

Segment 16 - Prognostic Health Management, Hadoop Machine Learning Library11мин

Segment 17 - My Example: Predicting NFL Football Winners18мин

Segment 18 - Tom Bradicich, Hewlett Packard's Viewpoint on Big Data20мин

1 практическое упражнение

Module 4 Quiz26мин

Рецензии

4.6

Рецензии: 22

5 stars
76,84 %
4 stars
14,73 %
3 stars
4,21 %
2 stars
2,10 %
1 star
2,10 %

Лучшие отзывы о курсе PROJECT PLANNING AND MACHINE LEARNING

от партнера PP10 авг. 2021 г.

It's very knowledgable opportunity for me to learn deeply via good platform coursera.

от партнера M26 февр. 2022 г.

Brilliant course! A must for all the budding IoT professionals. Thanks Prof David, The University of Colorado and Coursera.

от партнера JS28 мая 2022 г.

Awsomw Materials and Explanations. Dedicatedly you ve to preparare if you wants to improvizing yourself. Thanks by Sam.

от партнера DB6 июля 2020 г.

Very well designed and delivered Course. Thank you for the opportunity. Special Thanks to Prof Dave Sluiter

Посмотреть все отзывы

Специализация Developing Industrial Internet of Things: общие сведения

The courses in this specialization can also be taken for academic credit as ECEA 5385-5387, part of CU Boulder’s Master of Science in Electrical Engineering degree. Enroll here.

In this specialization, you will engage the vast array of technologies that can be used to build an industrial internet of things deployment. You'll encounter market sizes and opportunities, operating systems, networking concepts, many security topics, how to plan, staff and execute a project plan, sensors, file systems and how storage devices work, machine learning and big data analytics, an introduction to SystemC, techniques for debugging deeply embedded systems, promoting technical ideas within a company and learning from failures. In addition, students will learn several key business concepts important for engineers to understand, like CapEx (capital expenditure) for buying a piece of lab equipment and OpEx (operational expense) for rent, utilities and employee salaries.

Developing Industrial Internet of Things

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Project Planning and Machine Learning

Об этом курсе

Чему вы научитесь