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World File Search System课程目标
高级营销 (ADVMKTG) 2A 教学大纲
总结性评估可以证明您掌握了课程目标。对于总结性评估，您将不被允许使用学习材料。这是您展示在课程中学到的知识的机会。总结性评估可以使用在线监考系统 Proctorio 进行监考。有关 Proctorio 的信息可在课程大纲部分的远程监考中获取。本课程的总结性评估如下：
CCRI课程审查委员会会议
修订的课程建议：计算机维修A+软件CNVT 1010，3个学分发起人：Kevin Crawford Rationale：将课程目标放入系统目录中描述：本课程涵盖了软件/操作系统组件的安装，配置和故障排除。提出了材料，以准备学生进行A+ OS技术检查。修订的课程建议：网络I CNVT 1810，3个学分发起人：凯文·克劳福德（Kevin Crawford）理性：将课程目标纳入系统目录描述：网络简介网络涵盖了Internet和其他计算机网络的体系结构，结构，功能和组件。学生对网络的运作方式以及如何构建简单的局部网络（LAN），对路由器和交换机执行基本配置以及实现Internet协议（IP）的基本了解。Revised Course Proposal: Networking II CNVT 1820, 3 credits Originator: Kevin Crawford RATIONALE: Putting the Course Objectives into the system CATALOG DESCRIPTION: Switching, Routing, and Wireless Essentials (SRWE) covers the architecture, components, and operations of routers and switches in small networks and introduces wireless local area networks (WLAN) and security concepts.学生学习如何使用安全性最佳实践来配置和故障排除路由器和开关以进行高级功能，并解决IPv4和IPv6网络中协议的常见问题。强调网络安全概念并引入网络虚拟化和自动化。修订的课程建议：网络III CNVT 1830，3个学分发起人：凯文·克劳福德（Kevin Crawford）的理由：将课程目标纳入系统目录描述：描述架构，组件，操作和安全性以扩展大型，复杂的复杂网络，包括广泛的区域网络（WAN）技术。学生将学习如何配置高级路由和切换协议；确定威胁并增强网络安全；实施IPv4访问控制列表（ACLS）；配置
国家技术与技术高级文凭 – 人工智能应用
高级技术 NITEC – AI 应用 课程代码：HTAIS 课程目标 本课程让学生掌握技能和知识，帮助 AI/机器学习工程师识别业务需求并将其转化为 AI 需求。他/她还协助数据准备和分析，以及开发 AI 解决方案以满足组织的业务需求。此外，他/她必须遵循所需的 AI 道德规范来执行任务。 课程结构
气候建模课程介绍代码：NRC 122 ...
完成本课程后，学生应该能够理解模型中描述的气候科学的基本原理，各种类型和建模活动的使用以及获得建模技能所需的基本编程。讲座将导致对大气过程，IPCC工作论文中的建模框架以及涉及在影响研究中使用建模的案例研究的基本理解。课程目标
CIT 217 顺序程序基础...
简介................................................................................................................ 1 您将在本课程中学习什么...................................................................................... 2 课程宗旨.............................................................................................................. 2 课程目标.............................................................................................................. 3 完成本课程....................................................................................................... 4 课程材料...................................................................................................... 4 学习单元...................................................................................................... 4 教科书和参考资料.................................................................................... 5 作业文件...................................................................................................... 6 演示时间表...................................................................................................... 6 评估............................................................................................................. 6 导师评分作业……............................................................................................. 7 期末考试和评分............................................................................................. 7 课程评分方案............................................................................................. 7 课程概述…………………………………………………………………….8 如何从本课程中获得最大收获............................................................................. 9 辅导员/导师和教程..................................................................................... 10 总结............................................................................................................. 11
HE4042# 全球化世界中的新加坡经济
课程目标 这是专为经济学专业最后一年的学生设计的顶点课程模块。本模块研究新加坡的发展经验和经济政策——其原理、设计以及所取得的成就。目标是让您更深入地了解塑造新加坡经济增长的政策，并让您参与对这些政策和发展经验的评估。预期学习成果 (ILO) 在本课程结束时，您（作为学生）将能够：
B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
高级数据结构和算法课程代码：CIC2课程学分：03课程目标：课程旨在提供算法和数据结构的实际实现和使用的基础。一个目的是确保学生能够演变为能够设计和分析算法和数据结构的实施的有能力的程序员，以解决各种问题。第二个目标是将学生暴露于算法分析技术，减少理论以及将问题分类为NP等复杂性类别。课程内容：
应用物理学系 - 德里...
课程目标 本课程介绍 AI 和 ML 技术及其在材料科学中的应用。它涵盖 AI 和 ML 的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，并探讨它们在预测材料特性、发现新材料和优化材料以用于特定应用方面的用途。该课程包括一个实验室部分，学生将在其中使用 AI 工具和数据集开展项目以解决现实世界的材料科学问题。
R编程课程代码R编程课程代码
本课程旨在指导学习者通过R编程的基础知识到高级分析技术。该课程旨在迎合初学者和具有一些编程经验的人，可深入了解R的强大功能，用于统计分析，数据可视化和预测性建模。通过理论概念，动手练习和现实世界中的案例研究的融合，学习者将以对R编程及其在数据分析及其他方面的应用有强烈的理解。课程目标：
德克萨斯州 TAMUSA 的生成式 AI 价值声明......
• 教师自主权：教师可以自由决定如何在课程中使用人工智能工具。是否允许使用 GenAI 以及使用范围由各教师根据其课程目标自行决定。教师有责任为学生提供针对每门具体课程的 GenAI 使用明确指南。这些指南应包含在课程大纲中，建议在每门课程开始时以口头方式向学生传达，以确保学生理解。