CO1 在不同的数据集上应用各种预处理技术。CO2 为监督、无监督和半监督学习模型构建机器学习程序。CO3 为监督和无监督学习模型开发深度学习程序。CO4 识别和应用人工智能概念来解决现实世界的问题。
14. 简要解释与风能相关的环境因素。 16 K2 CO3 15. 用清晰的草图解释 HAWT 和 VAWT。 16 K2 CO3 16. i) 简要介绍印度的地热能潜力。 8 K2 CO4 ii) 提及选择地热发电厂时考虑的参数。
课程学习成果(COS)完成本课程后,学生将能够:CO1:设计和分类发酵罐的类型CO2:简化抗生素和抗癌药物的工业生产等。二氧化碳:对食品和饮料生产进行分类。CO4:将食品技术与微生物学CO5联系起来:演示有用生物体的生物量生产CO6:演示益生菌的生物量生产
CO1:理解人工智能的概念并应用各种搜索技术。 CO2:说明人工智能系统中的各种游戏玩法。 CO3:分析不同的知识表示技术、神经网络、规划、不确定知识和推理。 CO4:应用人工智能中的学习、自然语言处理、机器人和专家系统的基本概念。
CO1将工程设计工具应用于产品设计。 二氧化碳设计机械系统涉及弹簧,皮带和皮带轮。 二氧化碳设计不同类型的齿轮和简单齿轮盒,用于不同的应用。 CO4设计制动器和离合器。 CO5设计用于不同应用的流体动力轴承。 二氧化碳选择使用制造商目录的不同应用的抗摩擦轴承。 二氧化碳发展熟练度,可以使用CAD软件生成生产图。 CO8通过学习在团队课程中工作的艺术成为好设计工程师CO1将工程设计工具应用于产品设计。二氧化碳设计机械系统涉及弹簧,皮带和皮带轮。二氧化碳设计不同类型的齿轮和简单齿轮盒,用于不同的应用。CO4设计制动器和离合器。CO5设计用于不同应用的流体动力轴承。二氧化碳选择使用制造商目录的不同应用的抗摩擦轴承。二氧化碳发展熟练度,可以使用CAD软件生成生产图。CO8通过学习在团队课程中工作的艺术
完成课程后,学习者将能够 CO1:描述和比较可再生和不可再生能源的转换 CO2:解释热力学、传热的基本定律及其应用 CO3:列出道路车辆的类型及其规格 CO4:说明道路车辆的各种基本部件和传动系统 CO5:讨论几种制造工艺并确定合适的工艺 CO6:解释各种类型的机制及其应用
co1描述了气态状态的特性及其与热力学系统的链接。二氧化碳将热力学的概念与统计热力学相关联。二氧化碳解释液态液态物理特性的结构的定性处理。CO4应用七个晶体系统,有理指数定律,米勒指数,点和空间组,对称和对称元素的基本思想。co5描述了胶体溶液的制备及其纯化,胶体的特性。
co1:了解深度学习的基本概念。(L2)CO2:了解神经网络的基础知识,如何训练它们以及培训中的挑战。(L2)CO3:了解CNN,RNN,序列模型(L3)CO4等各种深度学习体系结构:讨论深度学习的实际应用及其适合行业的位置(L4)CO5:分析现实世界中的问题,并建议使用深度学习(L4)
课程成果(COS)完成课程后,学生将能够:CO1通过概述与实验室设置中有机物形成的实验来描述地球上微生物生命的起源。二氧化碳解释了微生物学领域的演变以及与每个领域有关的科学发现。二氧化碳概述了生物科学不同领域与微生物学领域的相关性。CO4根据不同的分类系统对不同的物种进行分类。二氧化碳回顾所有生物系统中发现的基本细胞类型之间的差异。二氧化碳文章关于不同微生物群的形态和差异特征。
