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This specialization provides an overview of how semiconductors are characterized. After a review of semiconductor basics, the courses cover electrical, electron beam, ion beam, x-ray, and optical measurement techniques for semiconductor materials and devices. Topics covered include diodes, MOSFETs, microscopy, and spectroscopy. Skills in semiconductor characterization are important for many careers in electrical engineering, including the ever-changing field of electronic device manufacturing.

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Cameras are an integral component in many new technologies. Autonomous systems use cameras to navigate their environment, while doctors use small cameras to help guide minimally invasive surgical techniques. It is essential that engineers use computer vision techniques to extract information from these types of images and videos. In this specialization, you’ll gain the computer vision skills underpinning many of today’s top jobs. Specifically, you’ll: Perform object detection Train image classification models Use features to track objects and align images Detect motion in video Implement multi-object tracking You will use MATLAB throughout this specialization. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science and provides the capabilities you need to accomplish your computer vision tasks. You will be provided free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work. To be successful in this specialization, it will help to have some prior image processing experience. If you are new to image data, it’s recommended to first complete the Image Processing for Engineering and Science specialization.

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Ce cours fournit un cadre analytique afin de vous aider à évaluer les problèmes clés de manière structurée. Il vous procurera également des outils afin de mieux gérer les incertitudes qui envahissent et compliquent les processus des entreprises. Plus précisément, vous serez initié(e) aux statistiques et à la manière de résumer les données. Vous découvrirez les concepts de fréquence, de loi normale, d’études statistiques, de l’échantillonnage et des intervalles de confiance. Tout en vous initiant à la science de ce qui est enseigné, nous nous concentrerons sur l’application des méthodologies. À cette fin, nous utiliserons Excel et des ensembles de données provenant de nombreuses disciplines différentes, ce qui vous permettra de découvrir l’utilisation des statistiques dans des contextes très diversifiés. Le cours se concentrera non seulement sur l’explication de ces concepts, mais également sur la compréhension de la signification des résultats obtenus. Au terme de ce cours, vous serez en mesure : • de résumer de grands ensembles de données sous forme de graphiques, tableaux et chiffres. • de comprendre l’importance d’un échantillonnage adapté et pourquoi vous pouvez vous fonder sur les informations contenues dans les échantillons. • de comprendre pourquoi la loi normale peut être utilisée dans un si grand nombre de contextes. • d’utiliser les informations issues de l’échantillon afin de déduire des informations sur la population avec un certain niveau de confiance quant à l’exactitude des estimations. • d’utiliser Excel pour l’analyse statistique. Ce cours est intégré au iMBA proposé par l’Université de l’Illinois, un MBA en ligne flexible et entièrement agréé à un prix incroyablement compétitif. Pour obtenir de plus amples informations, veuillez consulter la page Ressources de ce cours ainsi que le site onlinemba.illinois.edu.

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By drawing on social science perspectives, this course enables you to learn what diversity is, and how to use it to maximize team performance, innovation and creativity. You also learn how to draw out the collective wisdom of diverse teams, handle conflict and establish common ground rules through real-world cases and peer-to-peer discussions. In addition, you discover how to overcome common biases faced in diverse teams. Systems of power, reward and rhetoric are discussed to help you create prosperous teams where differences flourish.

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