Curso em Engenharia Automotiva

Compare 3 Cursos em Engenharia Automotiva

Engenharia Automotiva

Se você procura continuar seu desenvolvimento profissional com uma infinidade de opções de estudos de forma online ou presencial, os cursos de direito são uma ótima opção. Os tópicos de estudos específicos geralmente incluem propriedade intelectual, direito comercial e teoria regulamentar.

Curso em Engenharia Automotiva

Ler Mais

Curso De Aprendizagem De Máquina (intermediário)

Coursera
Online Meio Período Inscrições abertas EUA EUA online

Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Você vai aprender a analisar conjuntos de dados grandes e complexos, construir aplicações que podem fazer previsões a partir de dados, e criar sistemas que se adaptam e melhorar ao longo do tempo. [+]

Melhores Cursos em Engenharia Automotiva. Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Você vai aprender a analisar conjuntos de dados grandes e complexos, construir aplicações que podem fazer previsões a partir de dados, e criar sistemas que se adaptam e melhorar ao longo do tempo. No final do projeto Capstone, você vai aplicar suas habilidades para resolver um problema original, do mundo real através da implementação de algoritmos de aprendizado de máquina. Cursos Fundações de aprendizado de máquina: um caso de estudo Você tem os dados e saber o que posso dizer? Você precisa de uma compreensão mais profunda das maneiras fundamentais em que a aprendizagem máquina pode melhorar o seu negócio? Você quer ser capaz de conversar com especialistas sobre qualquer coisa, de regressão e classificação de sistemas de aprendizagem e de recomendação profundas? Neste curso, você irá obter experiência prática com a aprendizagem de máquina a partir de uma série de estudos de casos práticos. No final do primeiro curso você vai ter estudado como prever preços de casas com base em recursos de nível casa, analisar o sentimento de comentários de usuários, recuperar documentos de interesse, recomendar produtos, e procurar por imagens. Através de exercícios práticos com esses casos de uso, você será capaz de aplicar métodos de aprendizado de máquina em uma ampla gama de domínios. Este primeiro curso trata o método de aprendizado de máquina como uma caixa preta. Usando essa abstração, você vai se concentrar em entender as tarefas de interesse, combinando estas tarefas para ferramentas de aprendizado de máquina, e avaliar a qualidade da saída. Nos cursos subseqüentes, você vai aprofundar os componentes desta caixa preta, examinando modelos e algoritmos. Juntas, essas peças formam o pipeline de aprendizagem de máquina, que você irá usar no desenvolvimento de aplicações inteligentes. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Identificar potenciais aplicações de aprendizagem de máquina na prática. - Descrever as diferenças fundamentais em análises ativado por regressão, classificação e agrupamento. - Selecione a tarefa de aprendizagem de máquina apropriada para uma aplicação potencial. - Aplicar de regressão, classificação, clustering, recuperação, sistemas de recomendação e aprendizagem profunda. - Representar os seus dados como recursos para servir como entrada para modelos de aprendizagem de máquina. - Avaliar a qualidade do modelo em termos de métricas de erros relevantes para cada tarefa. - Utilize um conjunto de dados para ajustar um modelo para analisar novos dados. - Construir uma aplicação end-to-end que usa a aprendizagem de máquina em seu núcleo. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning: Regressão Estudo de Caso - Prevendo preços da habitação em nosso primeiro estudo de caso, a previsão de preços das casas, você irá criar modelos que prevêem um valor contínua (preço) a partir de recursos de entrada (metragem quadrada, número de quartos e banheiros, ...). Este é apenas um dos muitos lugares onde regressão podem ser aplicadas. Outras aplicações variam de previsão de resultados de saúde em medicina, os preços das ações em finanças e consumo de energia em computação de alto desempenho, para analisar quais os reguladores são importantes para a expressão do gene. Neste curso, você irá explorar modelos de regressão linear regularizados para a tarefa de previsão e seleção de recursos. Você será capaz de lidar com grandes conjuntos de recursos e escolha entre modelos de várias complexidade. Você também vai analisar o impacto dos aspectos de seus dados - tais como valores extremos - em seus modelos e previsões selecionados. Para ajustar esses modelos, você irá implementar algoritmos de otimização que escala a grandes conjuntos de dados. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de regressão. - Comparar e contrastar viés e variância na modelagem de dados. - Parâmetros do modelo Estimativa usando algoritmos de otimização. - Parâmetros de sintonia com a validação cruzada. - Analisar o desempenho do modelo. - Descrever a noção de dispersão e como leva a soluções esparsas LASSO. - Implantar métodos para selecionar entre os modelos. - Explorar o modelo para formar previsões. - Construir um modelo de regressão para prever os preços usando um conjunto de dados de habitação. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning: Classificação Estudos de Caso: Analisando Sentiment & Loan previsão de inadimplência Em nosso estudo de caso na análise de sentimento, você irá criar modelos que prevêem uma classe (sentimento positivo / negativo) de recursos de entrada (texto dos comentários, informações de perfil de usuário, ...). Em nosso segundo estudo de caso para este curso, a previsão empréstimo padrão, você vai lidar com dados financeiros e prever quando um empréstimo é susceptível de ser arriscado ou seguro para o banco. Estas tarefas são um exemplos de classificação, uma das áreas mais utilizadas de aprendizado de máquina, com uma ampla gama de aplicações, incluindo segmentação de anúncios, detecção de spam, diagnóstico médico e classificação de imagens. Neste curso, você irá criar classificadores que fornecem desempenho state-of-the-art em uma variedade de tarefas. Você vai se familiarizar com as técnicas mais bem sucedidas, que são mais amplamente utilizadas na prática, incluindo regressão logística, árvores de decisão e aumentar. Além disso, você será capaz de conceber e implementar os algoritmos subjacentes que podem aprender esses modelos em escala, usando subida gradiente estocástico. Você vai implementar estas técnica on-mundo real, tarefas de aprendizagem de máquina de grande escala. Você também vai abordar as tarefas importantes que você irá enfrentar em aplicações do mundo real de ML, incluindo manipulação de dados em falta e medição de precisão e recordar para avaliar um classificador. Este curso é hands-on, cheio de ação, e cheio de visualizações e ilustrações de como essas técnicas irão se comportar em dados reais. Também incluímos conteúdo opcional em cada módulo, cobrindo tópicos avançados para aqueles que querem ir ainda mais fundo! Objectivos de aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de classificação. - Combater os dois problemas de classificação binários e multiclasse. - Implementar um modelo de regressão logística para a classificação em grande escala. - Criar um modelo não-linear usando árvores de decisão. - Melhorar o desempenho de qualquer modelo usando impulsionar. - Escala seus métodos com gradiente ascendente estocástica. - Descrever os limites de decisão subjacentes. - Construir um modelo de classificação de prever o sentimento em uma revisão do produto conjunto de dados. - Analisar dados financeiros para prever padrões de empréstimo. - Utilizar técnicas de manuseamento de dados em falta. - Avaliar os seus modelos usando métricas de precisão de recall. - Implementar estas técnicas em Python (ou na língua de sua escolha, embora Python é altamente recomendado). Machine Learning: Clustering & Retrieval Estudos de Caso: encontrar documentos semelhantes Um leitor está interessado em um artigo de notícias específico e que deseja encontrar artigos semelhantes para recomendar. O que é a noção de direito de semelhança? Além disso, o que se há milhões de outros documentos? Cada vez que você quiser a recuperar um novo documento, você precisa pesquisar todos os outros documentos? Como você agrupar documentos semelhantes juntos? Como você descobrir temas novos e emergentes que os documentos cobrem? Neste terceiro estudo de caso, encontrar documentos semelhantes, você vai examinar algoritmos baseados em similaridade na recuperação. Neste curso, você também vai examinar representações estruturadas para descrever os documentos no corpus, incluindo clustering e modelos de associação mista, como a alocação de Dirichlet latente (LDA). Você irá implementar maximização expectativa (EM) para aprender os agrupamentos de documentos, e veja como dimensionar os métodos usando MapReduce. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Criar um sistema de recuperação de documentos usando k-vizinhos mais próximos. - Identificar várias métricas de similaridade de dados de texto. - Reduzir cálculos em busca k-vizinhos mais próximos, utilizando KD-árvores. - Produzir vizinhos mais próximos aproximados usando localidade hashing sensível. - Comparar e contrastar tarefas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas. - Documentos Cluster por tópico usando k-médias. - Descrever como paralelizar k-médias usando MapReduce. - Examinar as abordagens de agrupamento probabilísticas usando modelos de misturas. - Montar uma mistura de modelo de Gaussian usando expectativa de maximização (EM). - Executar a modelagem associação mista usando alocação de Dirichlet latente (LDA). - Descrever as etapas de um amostrador de Gibbs e como usar sua saída para fazer inferências. - Compare e técnicas de inicialização contraste para os objetivos de otimização não-convexas. - Implementar estas técnicas em Python. Aprendizado de Máquina: Sistemas de Recomendação e dimensionalidade Redução Estudo de caso: Recomendando produtos Como o Amazon recomendar produtos que você pode estar interessado em comprar? Como a Netflix decidir quais filmes ou programas de TV que você pode querer assistir? E se você for um novo usuário, deve Netflix apenas recomendar os filmes mais populares? Quem você pode formar um novo vínculo com no Facebook ou LinkedIn? Estas perguntas são endêmicas para a maioria das indústrias baseadas em serviços, e estão na base da noção de filtragem colaborativa e os sistemas de recomendação implantados para resolver estes problemas. Nesta quarta estudo de caso, você irá explorar estas ideias no contexto da recomendação de produtos com base em comentários de clientes. Neste curso, você irá explorar técnicas de redução de dimensionalidade para a modelagem de dados de alta-dimensional. No caso de sistemas de recomendação, os dados são representados como relações-produtos do usuário, com potencialmente milhões de usuários e centenas de milhares de produtos. Você irá implementar fatoração da matriz e modelos de fatores latentes para a tarefa de prever novas relações com o produto do usuário. Você também vai usar as informações lado sobre os produtos e os usuários para melhorar as previsões. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Criar um sistema de filtragem colaborativa. - Reduzir dimensionalidade dos dados utilizando SVD, PCA, e as projeções aleatórios. - Executar fatoração da matriz, utilizando coordenadas descida. - Implantar modelos de fatores latentes como um sistema de recomendação. - Lidar com o problema de partida a frio usando informações lado. - Análise de um pedido de recomendação de produtos. - Implementar estas técnicas em Python. Machine Learning Capstone: uma aplicação inteligente com aprendizagem profunda Alguma vez você já se perguntou como um recommender produto é construído? Como você pode inferir o sentimento subjacente a partir de comentários? Como você pode extrair informações de imagens para encontrar produtos visualmente semelhantes para recomendar? Como você constrói um aplicativo que faz todas essas coisas em tempo real, e proporciona uma experiência de usuário front-end? Isso é o que você vai construir neste curso! Usando o que você aprendeu sobre a aprendizagem de máquina, até agora, você vai construir um sistema de recomendação geral dos produtos que faz muito mais do que apenas encontrar produtos semelhantes Você vai combinar imagens de produtos com descrições de produtos e seus comentários para criar uma aplicação inteligente verdadeiramente inovador. Você provavelmente já ouviu que o Deep aprendizagem é fazer notícias em todo o mundo como uma das técnicas mais promissoras na aprendizagem de máquina, especialmente para analisar dados de imagem. Com toda a indústria a dedicar recursos para desbloquear o potencial de aprendizagem de profundidade, para ser competitivo, você vai querer usar esses modelos em tarefas tais como marcação de imagem, reconhecimento de objetos, reconhecimento de voz e análise de texto. Neste pedra angular, você vai construir modelos de aprendizagem profundas usando redes neurais, explorar o que são, o que fazem, e como. Para remover a barreira introduzida pela concepção, formação e as redes de ajuste, e para ser capaz de alcançar um alto desempenho com os dados menos marcadas, você também vai construir classificadores de aprendizagem profundas sob medida para sua tarefa específica, utilizando modelos pré-treinados, que chamamos características profundas . Como uma peça central deste projeto de capeamento, você irá implementar um modelo de aprendizagem profunda para recomendação de produto baseada em imagem. Você vai então combinar este modelo visual com descrições de texto de produtos e informações de comentários para construir uma aplicação emocionante, end-to-end inteligente que proporciona uma experiência de descoberta novo produto. Você vai então implantá-lo como um serviço, que você pode compartilhar com seus amigos e potenciais empregadores. Resultados de Aprendizagem: No final desta pedra angular, você será capaz de: - Explore um conjunto de dados de produtos, comentários e imagens. - Construir um recommender produto. - Descrever como um modelo de rede neural é representado e como ele codifica características não-lineares. - Combinar diferentes tipos de camadas e funções de ativação para obter um melhor desempenho. - Use pré-treinado modelos, tais como características profundas, para novas tarefas de classificação. - Descreva como esses modelos podem ser aplicadas em visão computacional, análise de texto e reconhecimento de fala. - Use recursos visuais para encontrar os produtos os usuários querem. - Incorporar avaliação sentimento na recomendação. - Construir uma aplicação end-to-end. - Implantar-lo como um serviço. - Implementar estas técnicas em Python. [-]

TIC Para Electromobility

TU Berlin Summer & Winter University
campus Período integral June 2017 Alemanha Berlin

Tecnologias de Informação e Comunicação para electromobility com foco no Electric Vehicle Equipment Supply (EVSE). [+]

bloco Universidade de Verão 1: June 12th - 06 de julho de 2017 Preço do curso: 1.850 Euros 18 horas de sessões de aula por semana, 5 ECTS pontos de crédito Tema Tecnologias de Informação e Comunicação para electromobility com foco no Electric Vehicle Equipment Supply (EVSE). Grupo alvo Os estudantes interessados ​​em electromobility, com afinidade à informática. Aprender Gol / Output Este curso aborda os tópicos de TIC relevantes relacionados com a mobilidade eléctrica. Após este curso, os alunos serão fornecidos com o conhecimento básico para a implementação de serviços de electro-mobilidade, incluindo: conceitos de programação relevantes relacionados ao electro-mobilidade Computer Communications aplicado a electromobilidade arquitetura de serviços Electromobility e protocolos relevantes Insights de estado da investigação e das tecnologias de arte componentes do curso O curso incluirá sessões de palestras apoiadas por sessões de exercícios práticos. Pequena descrição Este curso irá fornecer conhecimentos básicos nas TIC-temas relevantes utilizados na electromobility, focando o veículo Equipamento Eléctrico de Abastecimento (EVSE) e seus serviços relacionados. Ele cobrirá os temas de ciência da computação relevantes relacionados com electromobility incluindo a comunicação computador, conceitos de programação, comunicação Fieldbus, tecnologias EVSE, eo estado dos temas da arte de pesquisa. Pré-requisitos Os pré-requisitos gerais da Berlin University TU Verão são: pelo menos um ano de experiência universitária + B2 nível de Inglês ou equivalente. Os participantes devem ter uma compreensão geral de ciência da computação. Docente (s) Dipl.-Ing. Nadim El Sayed se formou com distinção em engenharia da computação pela Universidade Técnica de Berlim (TU-Berlin) em 2010 e recebeu um prêmio de distinção da VDI em 2011. Durante seus estudos, ele estava ensinando cursos de ciência da computação na TU-Berlin nas faculdades IV e V. Após a formatura, ele entrou para o Laboratório de Inteligência Artificial Distribuída na TU-Berlin em 2011 como pesquisador. Desde então, ele completou numerosos projectos nos domínios da mobilidade eléctrica, smart-grids e comunicação móvel. Além disso, ele participou de atividades de ensino da cadeira para o agente Technologies em Aplicação de Negócios e Telecomunicações (Faculdade IV - Instituto de Tecnologia da Informação Comercial e Métodos Quantitativos - Prof. Dr.-Ing. habil. Sahin Albayrak). [-]

Academia Profissional (ap) Licenciatura Em Gestão De Automóvel

Dania Academy, University of Applied Sciences
campus Período integral September 2017 Dinamarca Viborg

O programa qualifica para trabalhar de forma independente do diagnóstico, reparação e otimização de tecnologia automotiva. Ele também qualifica para assumir a gestão global de uma garagem, bem como a administração e formação de pessoal. [+]

Melhores Cursos em Engenharia Automotiva. O programa de estudo Automotive Management é um programa de dois anos. Ele é ensinado em Dania Viborg. O programa qualifica para trabalhar de forma independente do diagnóstico, reparação e otimização de tecnologia automotiva. Ele também qualifica para assumir a gestão global de uma garagem, bem como a administração e formação de pessoal. Esta educação é tudo sobre carros, mas você também vai aprender a combinar a teoria com a prática de trabalho, e ser capaz de lidar com ambos os desafios técnicos e comerciais dentro da área automotiva. O grau oferece temas como inovação e design, carroçaria, sistemas de condução, IT diagnóstico sistemas, RH, direito e gestão operacional. O AP Licenciatura em Gestão Automotiva tem uma duração de dois anos, composta de 4 semestres, correspondentes a um total de 120 ECTS pontos. As áreas globais sujeitos são Tecnologia e design Otimização e reparação Ele Consultoria e divulgação comunicação Vendas e serviços gestão operacional e financeira gestão de RH Qualidade e segurança Documentação Os elementos obrigatórios igualar 65 ECTS e os elementos opcionais igualar 25 ECTS (veja mais detalhes em Elements) Além disso, você vai completar um estágio de três meses (15 ECTS) e escrever um projeto final (15 ECTS). Métodos de ensino Os métodos de ensino são uma combinação de ensino de classe, projetos, estudos de caso, os professores externos de empresas ou outras instituições de ensino, bem como excursões para as empresas locais. Temos uma grande atenção para trazer experiências práticas em nosso ensino. Como o grau Automotive Management é uma combinação de assuntos comerciais e técnicas que os alunos estão no centro de autotechnique a cada semana. Dania oferece-lhe professores apaixonados, a quem você sempre pode se aproximar para conversar ou ajudar, se ele respeita seus estudos ou é de uma questão mais pessoal. A princípio seus estudos pode parecer esmagadora e lotes será diferente de seus estudos do ensino médio. Haverá muitas coisas novas para se relacionar e muitas pessoas novas, professores e colegas. Aqui você vai aprender a estruturar e priorizar seu tempo, e como é uma educação em tempo integral esperamos que você trabalhe bem com cada assunto. ESPECIALIZAÇÃO Durante a sua quarta semestre você vai se especializar em uma área com base na sua escolha de elementos opcionais e sua localização para a formação prática. Esta parte será em estreita cooperação com uma empresa e você deve ser capaz de demonstrar a sua capacidade de combinar a teoria com a prática profissional Oportunidades de Emprego O grau de tecnologia Automotive qualifica para postos de trabalho, tais como: diagnóstico Técnico gerente Consultor garagem Gestor Os requisitos de acesso: formação relevante profissional (Mechanic f.ex.) ou o ensino secundário (igual ao nível de entrada da universidade) Matemática nível mínimo C Inglês em nível superior comparável ao nível de Inglês B de um exame secundário dinamarquês. Proficiência na língua Inglesa Candidatos internacionais devem passar por um teste * internacionalmente aprovada. Nós aceitamos estes testes com as seguintes pontuações mínimas: IELTS: 6.0 TOEFL baseado na Internet: 80 Papel TOEFL base: 550 teste de Cambridge: CAE: A, B ou grau C Teste Oxford Colocação: 140 (min 70 em cada parte.) Oxford online Placement teste: B2 (70 min em cada parte.) TOEIC: 700 Candidatos com exames de admissão nórdicos, um exame de bacharelado internacional ou os candidatos que têm o Inglês como sua língua nativa estão isentos deste requisito. * (O teste é feito no país de origem ou residência do requerente - não em Dania). [-]