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World File Search System学分
健康信息科学（60个学分）
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APSY-364学分：3课程标题：...
课程代码：APSY-364学时：3课程标题：行为的生物学基础（基础课程）引言行为的生物学基础是心理学的高级课程，涉及神经系统与行为之间的关系。本课程的目的是描述神经系统中心理功能的实现。在本课程中，学生将获得有关神经系统的基本知识，能够绘制大脑结构和神经传递基础和复杂行为的心理经验，了解大脑如何依赖化学物质以及微妙的失衡会导致精神病。课程目标1。本课程将涵盖人类行为的基本生物学基础，包括大脑和
UG 课程（含学分）
1 纺织工程精梳、粗纱准备和环锭纺纱原理。 R Chattopadhyay 12 周 https://online.vtu.ac.in/course-details/principles-of-combin 3 2 纺织工程纱线制造 I：开松、梳理原理 R Chattopadhyay 教授 12 周 https://online.vtu.ac.in/course-details/yarn-manufacture 3 3 纺织工程技术纺织品 Apurba Das 教授 12 周 https://online.vtu.ac.in/course-details/Technical-Textiles 3 4 纺织工程 服装舒适科学 教授 Apurba Das 12 周 https://online.vtu.ac.in/course-details/science-of-clothin 3 5 纺织工程 纺织整理 Kushal Sen 教授 12 周https://online.vtu.ac.in/course-details/textile-finishing 3 6 纺织工程纬编和经编科学与技术 Bipin Kumar 教授 12 周 https://online.vtu.ac.in/course-details/science-and-tech 3
电气工程学士：125 个学分
先决条件：C 或更高 MAT 105、106、112、114、115、116、120、125、130、191、214、216、224、MAT 1050、MAT 1052、MAT 1060、MAT 1140、MAT 1150、MAT 1200、MAT 1250、MAT 1300、MAT 1310、MAT 1910、MAT 2140、MAT 2240、MAT 2250、STA120、STA 1200、SAT Math>=550，或
PHY-929，量子计算学分
PHY-929，量子计算 学分：3-0 先修课程：无 目标和目的：这是一门研究生课程，针对具有经典计算和量子力学基础知识的学生。本课程介绍量子计算的基本结构和程序。它解释了计算中的量子加速及其在 Shor 因式分解算法、Grover 搜索算法和量子纠错中的应用。本课程的一部分还专门介绍了量子门在量子信息处理中的应用。核心内容：量子比特、量子门、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容：动机。量子比特。量子力学简介、密度矩阵、施密特分解、张量积、量子纠缠、量子测量、射影测量、POVM、计算机科学简介、如何量化计算资源、计算复杂性、决策问题和复杂性类别 P 和 NP、大量的复杂性类别、能量与计算、量子门：量子算法、单量子比特操作、受控操作测量、通用量子门量子门：量子电路模拟、量子算法、Deutsch、Josza、量子傅里叶变换、因式分解、顺序查找、量子傅里叶变换的应用：周期查找、离散对数、隐藏子群问题、量子相位估计、Bernstein Vazirani 算法、量子搜索算法：Grover 算法、求解线性方程 HHL 算法、量子纠错：三量子比特位翻转码、三量子比特相位翻转码、肖尔码、CSS 码、稳定器码、量子信息应用， QKD、量子密集编码、量子隐形传态、量子计算机的物理实现：概述全部内容并详细介绍三者
通过考试的安置测试和学分
每个学生都以独特的技能和学术准备来到UW -Madison。为了评估每个学生在何处开始满足其通识教育要求（p。），安置测试为学术顾问提供了工具，以帮助确定学生应在哪些课程中注册。所有进入的第一年和一些转学学生都需要安排测试。转学学生可以根据其转让信用额免除安置测试。其他考试，例如ACT，SAT，SAT II，TOEFL，高级位置（AP），国际学士学位（IB）等。不满足安排测试的要求，但是，这些考试的分数可能有助于适当的课程入学建议。
Biod 322 Neuroscience 3学分
1 * Portage Learning College课程由日内瓦学院提供，该学院得到了高等教育委员会的认可。Portage学习包括在学院的专业和在线研究生研究系中；课程通过portagelearning.edu平台提供。
课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：