Об этом курсе

Недавно просмотрено: 17,082
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

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.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип Колорадский университет в Боулдере

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.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

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
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
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Sensors and File Systems

2 ч. на завершение
16 видео ((всего 103 мин.))
16 видео
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
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Machine Learning

3 ч. на завершение
22 видео ((всего 132 мин.))
22 видео
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
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Big Data Analytics

2 ч. на завершение
19 видео ((всего 119 мин.))
19 видео
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

Лучшие отзывы о курсе PROJECT PLANNING AND MACHINE LEARNING

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

  • 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.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.