Dans ce cours, vous aurez l'occasion d'apprendre et d'acquérir une expérience pratique du flux de travail complet de l'analyse tomographique à haute résolution. Vous serez initié à l'acquisition des données, à la reconstruction 3D, à la segmentation et au maillage et, enfin, à la modélisation 3D des données pour extraire les paramètres physiques décrivant les propriétés mécaniques et d'écoulement. L'enseignement et les exercices se dérouleront en étroite interaction avec les meilleurs experts du domaine. Les exercices nécessiteront des compétences de base en programmation et seront réalisés dans un environnement python commun.
Introduction à la tomographie avancée
Jusqu'à demain : Découvrez de nouvelles compétences avec 30 % de réduction sur les cours dispensés par des experts du secteur. Économisez maintenant.
Introduction à la tomographie avancée
Instructeurs : Lars Pilgaard Mikkelsen
5 025 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.7
(64 avis)
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : modélisation 3D
- Catégorie : Science des matériaux
- Catégorie : Analyse numérique
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Méthodes des éléments finis
- Catégorie : Instruments d'ingénierie, scientifiques et techniques
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Simulation et logiciels de simulation
- Catégorie : Jupyter
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
40 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 11 modules dans ce cours
Ce module présente le cours et la philosophie qui sous-tend sa structure
Inclus
1 vidéo1 lecture1 sujet de discussion
Inclus
5 vidéos1 lecture4 devoirs
Inclus
3 vidéos2 devoirs1 laboratoire non noté
Inclus
5 vidéos3 devoirs
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5 vidéos1 lecture5 devoirs
Inclus
16 vidéos11 devoirs8 laboratoires non notés
Inclus
2 vidéos2 devoirs
Inclus
5 vidéos7 devoirs5 laboratoires non notés3 plugins
Inclus
2 vidéos
Inclus
10 vidéos6 devoirs1 sujet de discussion7 laboratoires non notés
Brève présentation des instructeurs et dans la partie Honors travail avec d'autres cas
Inclus
6 lectures2 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (21 évaluations)Offert par
En savoir plus sur Physique et astronomie
Statut : PrévisualisationKorea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
Statut : PrévisualisationMathWorks
Yale University
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.7
64 avis
- 5 stars
78,12 %
- 4 stars
15,62 %
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4,68 %
- 2 stars
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1,56 %
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JM
5
Révisé le 10 oct. 2022
Very complete course, it explained the workflow with high precision and good examples. The mathematical background can help you if you want to go deeper in tomography.
AG
4
Révisé le 14 avr. 2025
Learning lessons are in-depth, explaining various methods in Computed Tomography with real-life examples. Thank you for making this course.
YA
5
Révisé le 25 avr. 2020
Excellent basics on tomography and research oriented course.
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