このコースについて

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柔軟性のある期限
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中級レベル
約17時間で修了
英語

学習内容

  • 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.

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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder) の100%オンラインの Master of Science in Electrical Engineering の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

10時間で修了

Project Planning and Staffing

10時間で修了
12件のビデオ (合計112分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
12件のビデオ
Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to a Design Process12 分
Segment 2 - Requirements, Scope, Schedule, Resources, Heap Chart15 分
Segment 3 - Roles and Responsibilities6 分
Segment 4 - Process: Architecture Definition, Design Planning13 分
Segment 5 - Process: Architecture Definition, Design Planning 218 分
Segment 6 - Process: Develop9 分
Segment 7 - Process: Verification11 分
Segment 8 - Process: Manufacture2 分
Segment 9 - Process: Deploy10 分
Segment 10 - Process: Validation6 分
Segment 11 - Temperature5 分
2件の学習用教材
Access to Course Resources10 分
A Note from the Instructor5 分
1の練習問題
Module 1 Quiz10 分
2

2

2時間で修了

Sensors and File Systems

2時間で修了
16件のビデオ (合計103分)
16件のビデオ
Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to Thermistors3 分
Segment 2 - Terminology: Resolution, Precision, Accuracy, Tolerance6 分
Segment 3 - Basic Sensor Circuit5 分
Segment 4 - Accuracy Example2 分
Segment 5 - Calculating Rtherm2 分
Segment 6 - Validating Calibration5 分
Segment 7 - Filtering Techniques11 分
Segment 8 - Block, Object and Key-Value Storage Devices15 分
Segment 9 - Filesystem Basics3 分
Segment 10 - A File on a Hard Drive5 分
Segment 11 - A File on a Solid State Drive8 分
Segment 12 - File System: NFS4 分
Segment 13 - How Big is "Big"?8 分
Segment 14 - Traditional File System Bottlenecks3 分
Segment 15 - Parallel Distributed File Systems: Hadoop, Lustre13 分
1の練習問題
Module 2 Quiz18 分
3

3

3時間で修了

Machine Learning

3時間で修了
22件のビデオ (合計132分)
22件のビデオ
Segment 1 - Learning Outcomes1 分
Segment 2 - AI Backgrounder6 分
Segment 3 - Machine Learning, What is it?6 分
Segment 4 - Machine Learning Schools of Thought9 分
Segment 5 - Get the Tools3 分
Segment 6 - Categories of Machine Learning5 分
Segment 7 - Supervised Learning, Linear Regression 17 分
Segment 8 - Supervised Learning, Linear Regression 29 分
Segment 9 - Supervised Learning, Linear Regression 38 分
Segment 10 - Supervised Learning, Linear Regression 49 分
Segment 11 - Supervised Learning, Bayes Theorem4 分
Segment 12 - Supervised Learning, Naive Bayes9 分
Segment 13 - Supervised Learning, Support Vector Machines (SVM) Introduction55
Segment 14 - Supervised Learning, SVMs12 分
Segment 15 - Unsupervised Learning, K-Means11 分
Segment 16 - Reinforcement Learning46
Segment 17 - Supervised Learning, Deep Learning2 分
Segment 18 - Rick Rashid, Natural Language Processing8 分
Segment 19 - Deep Learning, Hearing Aid2 分
Segment 20 - Machine Learning in IIoT4 分
Segment 21 - Machine Learning Summary4 分
1の練習問題
Module 3 Quiz22 分
4

4

2時間で修了

Big Data Analytics

2時間で修了
19件のビデオ (合計119分)
19件のビデオ
Segment 1 - Learning Outcomes, Definition of Big Data3 分
Segment 2 - Importance of Big Data, Characteristics of Big Data4 分
Segment 3 - Size of Big Data4 分
Segment 4 - Introduction to Predictive Analytics2 分
Segment 5 - Role of Statistics and Data Mining3 分
Segment 6 - Machine Learning, Generalization and Discrimination7 分
Segment 7 - Frameworks, Testing and Validating5 分
Segment 8 - Bias and Variance in your Data3 分
Segment 9 - Out-of-sample Data and Learning Curves5 分
Segment 10 - Cross Validation5 分
Segment 11 - Model Complexity, Over- and Under-fitting3 分
Segment 12 - Processing Your Data Prior to Machine Learning8 分
Segment 13 - Good Data, Smart Data6 分
Segment 14 - Visualizing Your Data1 分
Segment 15 - Principal Component Analysis (PCA)2 分
Segment 16 - Prognostic Health Management, Hadoop Machine Learning Library11 分
Segment 17 - My Example: Predicting NFL Football Winners18 分
Segment 18 - Tom Bradicich, Hewlett Packard's Viewpoint on Big Data20 分
1の練習問題
Module 4 Quiz26 分

レビュー

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