このコースについて
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学位の取得を目指しましょう。

Boulder MS-EE 学位 からの講義、コース指定教材、自習用の課題をお試しください

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約12時間で修了

推奨:7 hours/week...

英語

字幕:英語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
10時間で修了

Project Planning and Staffing

In this module I share with you my experience in product planning, staffing and execution. You will perform a product tear down and build a bill of materials (BOM) for that product.

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12件のビデオ (合計112分), 2 readings, 2 quizzes
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
A Note from the Instructor5 分
Project Planning and Machine Learning Course Slides10 分
1の練習問題
Quiz 110 分
2
2時間で修了

Sensors and File Systems

In this module you will learn about sensors, and in this case, a temperature sensor. You will learn how to calibrate and then validate that a temperature sensor is producing accurate results. We will study how data is stored on hard drives and solid state drives. We will take a brief look at file systems used to store large data sets.

...
16件のビデオ (合計103分), 1 quiz
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
Quiz 218 分
3
3時間で修了

Machine Learning

In this module we look at machine learning, what it is and how it works. We take a look at a couple supervised learning algorithms and 1 unsupervised learning algorithm. No coding is required of you. Instead I provide working source code to you so you can play around with these algorithms. I wrap up by providing some examples of how ML can be used in the IIoT space.

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22件のビデオ (合計132分), 1 reading, 1 quiz
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 Leraning, 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件の学習用教材
Source code examples and magazine articles10 分
1の練習問題
Quiz 322 分
4
3時間で修了

Big Data Analytics

In this module you will learn about big data and why we want to study it. You will learn about issues that can arise with a data set and the importance of properly preparing data prior to a ML exercise.

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19件のビデオ (合計119分), 1 reading, 1 quiz
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件の学習用教材
Source code example10 分
1の練習問題
Quiz 426 分

講師

Avatar

David Sluiter

Professor Adjunct
Electrical, Computer, and Energy Engineering

学位の取得に向けて始めましょう

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。 今日オープンコースまたはスペシャライゼーションを開始して、iMBAの教職員が行っているコースと自分のペースで割り当てられた課題をご覧ください。コースを修了すると、LinkedInや履歴書に掲載できる修了証が発行されます。 完全なプログラムを申し込んで、認可された場合、あなたのコースが学位学習に加算されます。

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

CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies....

Developing Industrial Internet of Thingsの専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。