Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/experimentation

课程名称:实验改进(Experimentation for Improvement)

在我们的生活、社区和工作中,实践实验是一个常态。然而,您是否在高效地进行实验?还是说,您只是逐一更改一个因素,怀抱侥幸心态?这门课程将帮助您规划有效的实验,通过测试多个变量来得出最佳结果。课程的一个关键部分是如何优化系统。

课程概要:

1. **导言**:我们会探讨实验相关的基本术语,并通过多个实例了解如何进行实验分析,最后指出“如何不进行实验”。

2. **手动实验分析**:重点在于手动计算,这是理解高效实验的基础。从2个和3个变量的系统开始,提前掌握这些知识,为后续的计算机操作奠定基础。

3. **使用计算机软件进行实验分析**:进入更高级的内容,通过免费软件来处理实验数据。我们将探讨含有2、3和4个因素的系统,并专注于软件的解读。

4. **获取更多信息,进行更少的实验**:这个部分具有一定挑战性,确保您真正掌握所学知识。课程强调在尽量减少实验次数的同时,获取最大的信息量。

5. **响应面方法(RSM)优化任何系统**:课程的重心在于如何优化系统。我们从优化单一因素开始,逐步深入至优化双变量系统,以避免逐个优化所带来的误导。

6. **总结和未来方向**:课程结束,指引您如何运用所学内容,迈向更高的学习阶段。

总之,这门课程提供了丰富的实验设计实用知识,适合所有希望在工作和生活中应用科学实验方法的人士。无论您是初学者还是有经验的专业人士,都能从中受益。

通过本课程,您将学会如何高效设计实验、分析数据,并通过响应面方法优化系统,有助于提高工作效率和解决问题的能力。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/experimentation

作者 CourseEye