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Machine Design 课程

Machine Design 课程可以帮助您了解机械部件、系统动力学和材料选择。您可以掌握创建详细设计说明书、进行应力分析和通过模拟优化性能的技能。许多课程都会介绍用于绘图和建模的 CAD 软件等工具,以及用于评估设计完整性的有限元分析 (FEA) 工具。您还将探索制造工艺和原型制作技术,从而将所学知识应用到实际环境中。


热门 Machine Design 课程和认证


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    U

    University of Maryland, College Park

    创意设计、原型制作和测试

    您将获得的技能: 原型设计, 项目管理, 新产品开发, 产品测试, 设计思维, Agile 方法论, 用户体验设计, 概念设计, 产品管理, 线框设计, 产品设计, 产品开发, 角色(用户体验), 以人为本的设计

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    用于自主人工智能的机器教学

    您将获得的技能: 人工智能, 数据叙事, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习, 人机界面, 创新, 自动化, 决策支持系统, 数据驱动的决策制定, 分析, 用户故事

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    L&T EduTech

    Design of CPS with ARM processor using Embedded C

    您将获得的技能: Embedded Systems, Embedded Software, Computer Systems, Internet Of Things, System Programming, C (Programming Language), Hardware Architecture, Peripheral Devices, Wireless Networks, Computer Architecture, Cybersecurity, Cloud Computing, Development Environment, Debugging

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dassault Systèmes

    xDesign Revolution and Cut Features

    您将获得的技能: SolidWorks (CAD), 3D Modeling, Computer-Aided Design, Mechanical Design, Mechanical Engineering

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 数据清理, 机器学习算法, 数据分析, 时间序列分析和预测, 机器学习, 监督学习, 回归分析, 生成模型架构, 强化学习, 功能工程, 数据科学, 深度学习, 统计推理, 探索性数据分析, 无监督学习, 数据访问, 应用机器学习, 降维

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3494 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 预测建模, 计算机视觉, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 人工智能, 监督学习, 机器学习, 回归分析, 文本挖掘, 大数据, 统计机器学习, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 统计建模, 功能工程, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据挖掘, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.6万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, NumPy, 负责任的人工智能, 机器学习, 数据伦理, 随机森林算法, 强化学习, 分类与回归树 (CART), Jupyter, 决策树学习, 深度学习, 无监督学习, 功能工程, 应用机器学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.7万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习算法, 数据清理, 预测建模, 数据分析, 统计假设检验, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 探索性数据分析, 降维, 回归分析, 数据访问, 数据科学, 分类与回归树 (CART), 统计推理, 统计建模, 无监督学习, 功能工程, 应用机器学习, 数据质量

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3251 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习算法, 数据分析, 监督学习, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 统计方法, 回归分析, 概率, 应用机器学习, 线性代数

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    您将获得的技能: Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Mining, Data Cleansing, Statistical Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 监督学习, 机器学习, 自然语言处理, 深度学习, 图像分析, Machine Learning 方法, 医学影像, 强化学习, 应用机器学习, 无监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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  • 创意设计、原型制作和测试: University of Maryland, College Park
  • 用于自主人工智能的机器教学: University of Washington
  • Design of CPS with ARM processor using Embedded C: L&T EduTech
  • xDesign Revolution and Cut Features: Dassault Systèmes
  • IBM 机器学习: IBM
  • 机器学习: University of Washington
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习基础: Sungkyunkwan University
  • Machine Learning: O.P. Jindal Global University

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