Ce cours fait partie de la Spécialisation Developing Industrial Internet of Things

4.7
étoiles
93 évaluations

David Sluiter

6 474 déjà inscrits

Offert par

Dans le cadre du diplôme Master of Science in Electrical Engineering
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Spécialisation Developing Industrial Internet of ThingsUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

5 770 consultations récentes

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

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Cours 2 sur 3 dans le

Spécialisation Developing Industrial Internet of Things

Niveau intermédiaire

Approx. 17 heures pour terminer

Anglais

Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?

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Ce que vous allez apprendre

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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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,71/5 (23 évaluations)

David Sluiter

Professor Adjunct

Electrical, Computer, and Energy Engineering

27 820 étudiants

4 cours

Offert par

Université du Colorado à Boulder

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Electrical Engineering de Université du Colorado à Boulder. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

10 heures pour terminer

Project Planning and Staffing

10 heures pour terminer

12 vidéos (Total 112 min), 2 lectures, 2 quiz

12 vidéos

Introduction1 min

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to a Design Process12 min

Segment 2 - Requirements, Scope, Schedule, Resources, Heap Chart15 min

Segment 3 - Roles and Responsibilities6 min

Segment 4 - Process: Architecture Definition, Design Planning13 min

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

Segment 6 - Process: Develop9 min

Segment 7 - Process: Verification11 min

Segment 8 - Process: Manufacture2 min

Segment 9 - Process: Deploy10 min

Segment 10 - Process: Validation6 min

Segment 11 - Temperature5 min

2 lectures

Access to Course Resources10 min

A Note from the Instructor5 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 1 Quiz10 min

Semaine

Semaine 2

2 heures pour terminer

Sensors and File Systems

2 heures pour terminer

16 vidéos (Total 103 min)

16 vidéos

Introduction28s

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to Thermistors3 min

Segment 2 - Terminology: Resolution, Precision, Accuracy, Tolerance6 min

Segment 3 - Basic Sensor Circuit5 min

Segment 4 - Accuracy Example2 min

Segment 5 - Calculating Rtherm2 min

Segment 6 - Validating Calibration5 min

Segment 7 - Filtering Techniques11 min

Segment 8 - Block, Object and Key-Value Storage Devices15 min

Segment 9 - Filesystem Basics3 min

Segment 10 - A File on a Hard Drive5 min

Segment 11 - A File on a Solid State Drive8 min

Segment 12 - File System: NFS4 min

Segment 13 - How Big is "Big"?8 min

Segment 14 - Traditional File System Bottlenecks3 min

Segment 15 - Parallel Distributed File Systems: Hadoop, Lustre13 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 2 Quiz18 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Machine Learning

3 heures pour terminer

22 vidéos (Total 132 min)

22 vidéos

Introduction30s

Segment 1 - Learning Outcomes1 min

Segment 2 - AI Backgrounder6 min

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

Segment 4 - Machine Learning Schools of Thought9 min

Segment 5 - Get the Tools3 min

Segment 6 - Categories of Machine Learning5 min

Segment 7 - Supervised Learning, Linear Regression 17 min

Segment 8 - Supervised Learning, Linear Regression 29 min

Segment 9 - Supervised Learning, Linear Regression 38 min

Segment 10 - Supervised Learning, Linear Regression 49 min

Segment 11 - Supervised Learning, Bayes Theorem4 min

Segment 12 - Supervised Learning, Naive Bayes9 min

Segment 13 - Supervised Learning, Support Vector Machines (SVM) Introduction55s

Segment 14 - Supervised Learning, SVMs12 min

Segment 15 - Unsupervised Learning, K-Means11 min

Segment 16 - Reinforcement Learning46s

Segment 17 - Supervised Learning, Deep Learning2 min

Segment 18 - Rick Rashid, Natural Language Processing8 min

Segment 19 - Deep Learning, Hearing Aid2 min

Segment 20 - Machine Learning in IIoT4 min

Segment 21 - Machine Learning Summary4 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 3 Quiz22 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Big Data Analytics

2 heures pour terminer

19 vidéos (Total 119 min)

19 vidéos

Introduction33s

Segment 1 - Learning Outcomes, Definition of Big Data3 min

Segment 2 - Importance of Big Data, Characteristics of Big Data4 min

Segment 3 - Size of Big Data4 min

Segment 4 - Introduction to Predictive Analytics2 min

Segment 5 - Role of Statistics and Data Mining3 min

Segment 6 - Machine Learning, Generalization and Discrimination7 min

Segment 7 - Frameworks, Testing and Validating5 min

Segment 8 - Bias and Variance in your Data3 min

Segment 9 - Out-of-sample Data and Learning Curves5 min

Segment 10 - Cross Validation5 min

Segment 11 - Model Complexity, Over- and Under-fitting3 min

Segment 12 - Processing Your Data Prior to Machine Learning8 min

Segment 13 - Good Data, Smart Data6 min

Segment 14 - Visualizing Your Data1 min

Segment 15 - Principal Component Analysis (PCA)2 min

Segment 16 - Prognostic Health Management, Hadoop Machine Learning Library11 min

Segment 17 - My Example: Predicting NFL Football Winners18 min

Segment 18 - Tom Bradicich, Hewlett Packard's Viewpoint on Big Data20 min

1 exercice pour s'entraîner

Module 4 Quiz26 min

Avis

4.7

22 avis

5 stars
77,41 %
4 stars
15,05 %
3 stars
4,30 %
2 stars
2,15 %
1 star
1,07 %

Meilleurs avis pour PROJECT PLANNING AND MACHINE LEARNING

par M26 févr. 2022

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

par RK15 mai 2020

Got good idea about predictive analysis and ML concepts used in IoT design

par DB6 juil. 2020

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

par AN2 juin 2020

It was a good course to get a background and basic clearing while developing IIoT projects...

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À propos du Spécialisation Developing Industrial Internet of Things

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

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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