Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Developing Industrial Internet of Things

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David Sluiter

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Teil des Abschlusses Master of Science in Electrical Engineering
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Spezialisierung Developing Industrial Internet of ThingsUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

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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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Spezialisierung Developing Industrial Internet of Things

Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

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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Dozent

Dozentenbewertung

4,71/5 (23 Bewertungen)

David Sluiter

Professor Adjunct

Electrical, Computer, and Energy Engineering

27.957 Lernende

4 Kurse

von

University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Electrical Engineering von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

10 Stunden zum Abschließen

Project Planning and Staffing

10 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 112 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

12 Videos

Introduction1m

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to a Design Process12m

Segment 2 - Requirements, Scope, Schedule, Resources, Heap Chart15m

Segment 3 - Roles and Responsibilities6m

Segment 4 - Process: Architecture Definition, Design Planning13m

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

Segment 6 - Process: Develop9m

Segment 7 - Process: Verification11m

Segment 8 - Process: Manufacture2m

Segment 9 - Process: Deploy10m

Segment 10 - Process: Validation6m

Segment 11 - Temperature5m

2 Lektüren

Access to Course Resources10m

A Note from the Instructor5m

1 praktische Übung

Module 1 Quiz10m

Woche

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Sensors and File Systems

2 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 103 min)

16 Videos

Introduction28

Segment 1 - Learning Outcomes, Introduction to Thermistors3m

Segment 2 - Terminology: Resolution, Precision, Accuracy, Tolerance6m

Segment 3 - Basic Sensor Circuit5m

Segment 4 - Accuracy Example2m

Segment 5 - Calculating Rtherm2m

Segment 6 - Validating Calibration5m

Segment 7 - Filtering Techniques11m

Segment 8 - Block, Object and Key-Value Storage Devices15m

Segment 9 - Filesystem Basics3m

Segment 10 - A File on a Hard Drive5m

Segment 11 - A File on a Solid State Drive8m

Segment 12 - File System: NFS4m

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

Segment 14 - Traditional File System Bottlenecks3m

Segment 15 - Parallel Distributed File Systems: Hadoop, Lustre13m

1 praktische Übung

Module 2 Quiz18m

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Machine Learning

3 Stunden zum Abschließen

22 Videos (Gesamt 132 min)

22 Videos

Introduction30

Segment 1 - Learning Outcomes1m

Segment 2 - AI Backgrounder6m

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

Segment 4 - Machine Learning Schools of Thought9m

Segment 5 - Get the Tools3m

Segment 6 - Categories of Machine Learning5m

Segment 7 - Supervised Learning, Linear Regression 17m

Segment 8 - Supervised Learning, Linear Regression 29m

Segment 9 - Supervised Learning, Linear Regression 38m

Segment 10 - Supervised Learning, Linear Regression 49m

Segment 11 - Supervised Learning, Bayes Theorem4m

Segment 12 - Supervised Learning, Naive Bayes9m

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

Segment 14 - Supervised Learning, SVMs12m

Segment 15 - Unsupervised Learning, K-Means11m

Segment 16 - Reinforcement Learning46

Segment 17 - Supervised Learning, Deep Learning2m

Segment 18 - Rick Rashid, Natural Language Processing8m

Segment 19 - Deep Learning, Hearing Aid2m

Segment 20 - Machine Learning in IIoT4m

Segment 21 - Machine Learning Summary4m

1 praktische Übung

Module 3 Quiz22m

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Big Data Analytics

2 Stunden zum Abschließen

19 Videos (Gesamt 119 min)

19 Videos

Introduction33

Segment 1 - Learning Outcomes, Definition of Big Data3m

Segment 2 - Importance of Big Data, Characteristics of Big Data4m

Segment 3 - Size of Big Data4m

Segment 4 - Introduction to Predictive Analytics2m

Segment 5 - Role of Statistics and Data Mining3m

Segment 6 - Machine Learning, Generalization and Discrimination7m

Segment 7 - Frameworks, Testing and Validating5m

Segment 8 - Bias and Variance in your Data3m

Segment 9 - Out-of-sample Data and Learning Curves5m

Segment 10 - Cross Validation5m

Segment 11 - Model Complexity, Over- and Under-fitting3m

Segment 12 - Processing Your Data Prior to Machine Learning8m

Segment 13 - Good Data, Smart Data6m

Segment 14 - Visualizing Your Data1m

Segment 15 - Principal Component Analysis (PCA)2m

Segment 16 - Prognostic Health Management, Hadoop Machine Learning Library11m

Segment 17 - My Example: Predicting NFL Football Winners18m

Segment 18 - Tom Bradicich, Hewlett Packard's Viewpoint on Big Data20m

1 praktische Übung

Module 4 Quiz26m

Bewertungen

4.7

22 Bewertungen

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

Top-Bewertungen von PROJECT PLANNING AND MACHINE LEARNING

von PP10. Aug. 2021

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

von M26. Feb. 2022

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

von DB6. Juli 2020

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

von AN2. Juni 2020

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

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Über den Spezialisierung 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

Häufig gestellte Fragen

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