Will I earn university credit for completing the Specialization?

Only to University of Glasgow students.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues. Consultez les langues disponibles.

Spécialisation "Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations"

Arm Scientists and Engineers with AI Techniques.

Use AI for engineering/scientific optimization and machine learning without complex programming.

Instructeur : Bo Liu

Inclus avec

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 139 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 4 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 139 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 4 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Build practical MATLAB skills for AI.
Learn evolutionary algorithms and machine learning methods, and apply them to real-world science and engineering problems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Applied Mathematics
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Engineering Analysis
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Mathematical Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Model Training
Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data Visualization

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Mathematical Software
Catégorie : Matlab

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 3 cours

This Specialization is designed for engineering and general science students to learn and apply AI techniques most effectively and efficiently. Unlike Specializations for computer science students, the most popular and effective AI algorithms used by engineers and scientists are carefully selected and explained in an understandable way. Particular emphasis is placed on the use of these algorithms for real-world engineering and science problems. With MATLAB toolboxes, students can bypass intricate programming and use these techniques to achieve superior results. After completing this Specialization, students can understand the concepts and operating principles of key techniques in evolutionary computation and machine learning, and apply them fluently to optimization and data analysis tasks in engineering and scientific practice.

This Specialization is the result of the research program of AI for science and engineering by University of Glasgow (an international top 100 university), investigating the effective and efficient way of teaching AI for non-computer science/mathematics-focused students. The course introduction video is here.

Projet d'apprentissage appliqué

Through hands-on assignments, learners solve applied engineering and scientific problems using MATLAB for optimization and data analysis. Projects focus on practical workflows such as data preparation, objective functions building, model building, and AI-based problem-solving.

Fundamental MATLAB Programming for AI

COURS 1, 13 heures

Ce que vous apprendrez

Learn MATLAB fundamentals, including variables, matrices, scripts, loops, functions, etc.
Prepare data in MATLAB with tables, cell arrays, categorical data, and encoding methods.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Engineering Analysis

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Scientific Visualization

Catégorie : Data Literacy

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Mathematical Modeling

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Data Visualization

Evolutionary Computation and its Applications

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core optimization concepts used in science and engineering.
Apply genetic algorithms and particle swarm optimization in MATLAB to science and engineering optimization problems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Applied Mathematics

Machine Learning and its Applications

COURS 3, 17 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core machine learning concepts for classification and regression.
Prepare engineering data for machine learning workflows.
Apply SVMs, neural networks, and MATLAB apps to practical prediction tasks.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Model Training

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Data Validation

Catégorie : Statistical Machine Learning

Catégorie : Mathematical Software

Catégorie : Statistical Methods

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Bo Liu

University of Glasgow

3 Cours3 721 apprenants

Offert par

University of Glasgow

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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Foire Aux Questions

11 weeks

Fundamental programming, and fundamental mathematics for 1^st year university students.

Yes. The 3 courses are sequential and need to be taken one by one.

(1) Understand the fundamental concepts of AI. (2) Understand working principles of key techniques in evolutionary computation and machine learning, including genetic algorithm, particle swarm optimization, linear regression, k-nearest neighbors, support vector machines, and artificial neural networks, etc. (3) Be able to use the key AI techniques in science and engineering practice.