Deep Learning Specialization on Coursera

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

在我们日常生活、社区和工作中,实验无处不在。不过,你是否能有效地进行实验呢?还是仅仅一味地改动一项因素,希望能找到最佳解决方案?在Coursera上提供的《Experimentation for Improvement》课程,让我们学会更加高效地进行实验,寻找最佳结果,实现系统的优化。

课程内容概述:该课程从基础的实验术语入手,通过丰富的实例分析方式,帮助我们理解如何分析实验,以及常见的实验错误。

第一部分:手动分析实验

我们将专注于手动计算,了解高效实验的基本构建块。开始时,我们探讨具有两个和三个变量(因素)的系统。通过这一部分,你将掌握手动计算的基本技能。

第二部分:使用计算机软件分析实验

在掌握基础后,本模块将引导你使用免费软件来进行实验分析。这些软件可以在网站上运行,无需额外安装。我们将研究包含2、3和4个因素的系统,重点是软件的解释能力。

第三部分:以更少的实验获取更多信息

这里课程变得更加严谨。我们将强调如何通过较少的实验获得尽可能多的信息。你将经历一次辛苦的测验,用以确保自己掌握了所有的材料。在此模块中,会展示实践者日常使用的实际实验方法,并学习如何避免自然环境的误导。

第四部分:响应面方法(RSM)优化系统

这一部分是我们努力的最终目标:如何优化任意系统。我们从一种因素的优化开始,展示为何一次只优化一个因素是具有误导性的,然后逐渐过渡到两个变量的优化。

最后部分:课程总结与未来方向

课程最后部分将总结所学内容,并指引你未来扩展的方向。

推荐这个课程给希望提升个人及职业实验效率的人士,这将教会你如何从实验中提取最大价值,并以高效的方式进行系统优化。在这一过程中,你不仅能够提升个人能力,还能为团队和组织的成功做出贡献。

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

作者 CourseEye