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MEGR 技术选修课，2025 年春季课程
可再生能源技术与应用（经批准的能源技术选修课）本课程概述了从可再生资源中获取能源的可再生能源系统。它强调能源转换、生产、传输和需求。主题包括从流动流体中提取能量、基于计算机的建模以及与需求相关的社会技术现象。本课程的一个重要要求是完成一个项目，学生可以在上述领域之一实际应用他们的知识。本课程为学生提供了可再生能源系统的坚实基础。这个基础使他们能够理解和分析能源生态系统的动态，从生产到住宅和商业用途。本课程的一个重要成果是理解和技能，为学生从事与能源相关的研究或工业做好准备。
课程大纲CS 6260应用密码学春季2024
如果极端和不可预见的情况阻止您按时完成任务，请联系学生院长办公室，并为他们提供所有必要的详细信息和文档（请参阅http://studentlife.gatech.gatech.edu/content/content/contact-us）。与我们联系，并确认您已向学生院长办公室提供了所需的文件。院长的办公室有能力比我们更好地验证这些例外情况，并在整个课程中提供了有关紧急情况如何处理的统一性。学生院长办公室将与教练一起检查您的文档和后续行动。那时，讲师将能够采取适当的行动并跟进您。
活动营销助理职位描述 - 2025 年春季
● 优先考虑具有工作/实习经验者 ● 具有出色的项目和细节管理能力，并具有活动管理经验 ● 具有团队精神，能够独立和协作地开展工作 ● 良好的书面和口头沟通能力 ● 能够以干净、准确和详细的方式输入数据 ● 能够灵活地快速有效地管理不断变化的优先事项 ● 熟练使用 Microsoft Office Suite 和 Google Drive ● 具有使用 Canva（能够使用共享模板）或其他设计软件的经验者优先考虑 ● 具有 Salesforce 或一般 CRM 经验者优先考虑 ● Asana 项目软件经验者优先考虑 ● 具有营销或技术背景者优先考虑 ● 在 MA 地区的经验、联系和知识者优先考虑
外科技术课程学生手册春季...
预计缺课或迟到的学生应提前联系课程讲师（电话号码或办公室号码），或尽快通知。学生有责任说明错过的教学时间，并根据讲师的判断寻求补课许可。每次迟到、缺课或早退，无论原因如何，都将被记录在案，并将导致学生的课程专业等级降低。任何上课/临床迟到或早退 1 至 89 分钟，无论原因如何，都被视为半天缺课。任何迟到、早退或缺课/临床超过 90 分钟都被视为当天缺课。没有“有理由”的缺课或迟到。
Econ 295/CS323 2023 年春季课程大纲 5-21
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏：量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”（2018 年）。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议，第 1691-1703 页。PMLR，2020 年。
2024 年春季阅读计划指导
根据 511 印第安纳州行政法规 (IAC) 6.2-3.1，所有招收幼儿园至三年级学生的公立学校和州认可的非公立学校都必须向印第安纳州教育部 (IDOE) 提交年度阅读计划。特许学校无需向 IDOE 提交阅读计划，但必须向其特许赞助商提交阅读计划。2024-2025 学年的提交时间为 4 月 5 日星期五至 6 月 30 日星期日。
数据科学算法基础，春季25
•本课程旨在针对研究生和高级本科生。•课程将快节奏。•联系（alperen.ergur@utsa.edu）如果您有疑问是否有招生。•本课程不会为您提供数据科学家的工作，但是它会使您更加更好。只是不要说出我的话 - 来倾听行业专家，了解该课程如何使您在学术和行业角色中受益。
深度学习春季2025年：教学大纲和时间表
课程描述：本课程是深度学习的介绍，这是机器学习的一个与现代神经网络的开发和应用有关的分支。深度学习算法以最大化给定任务的性能最大化数据的分层高级表示。例如，当被要求识别面孔时，深度神经网络可能会学会先用边缘来表示图像像素，然后是更大的形状，然后是脸部像眼睛和耳朵一样的部分，最后是单个脸部身份。深度学习是AI最近进步的背后，包括Siri和Alexa的演讲识别，Facebook的标签建议和自动驾驶汽车。我们将介绍来自基本神经网络，卷积和经常性网络结构，深度无监督和强化学习的一系列主题，以及对问题域等问题领域（例如语音识别和计算机视觉）的应用。先决条件：微积分，线性代数和概率与统计的强大数学背景，以及Python中机器学习和编程经验的先前课程。讲座：
BE 559：生物医学数据科学和机器学习的基础（2025年春季）
课程目标：本课程采用一种实用的方法来分析生物医学数据。这样做，三个目标努力。首先，学生将熟悉不同分析方法的必要理论背景，使他们能够了解为什么某些方法在某些情况下是合适的以及为什么其他方法不适合。第二，学生将获得分析生物医学数据所需的实用，动手技能，包括数据管理，算法开发和适当的代码库开发。这些技能将使学生在学术研究和行业内的独立研究项目中做好准备。第三，学生将学习如何解释，可视化和总结分析结果后完成。应用分析方法只是科学发现的挑战的一半。本课程的第三个目标是培训学生将科学分析的结果收集到一种格式，该格式可以与其他研究人员共享并理解科学发现。