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ESE 099 本科生研究和/或独立研究

学生有机会在以下方面与教授建立密切联系：(1) 开展研究工作以发展研究技能和技术和/或 (2) 在教授和教授所在学科领域开展独立深入研究计划学生有共同的兴趣。所承担任务的挑战必须与学生的学术水平相一致。要注册本课程，学生和教授在学期第一周结束前共同向本科课程主席提交一份详细的提案。

ESE 111 原子、位、电路和系统

介绍电气和系统工程的基本原理。用于设计电路、在模拟和数字设备上处理信号、在嵌入式系统上实现计算、分析通信网络和理解复杂系统的概念将在讲座中讨论并在实验室中进行说明。本课程概述了电气工程师和系统工程师所面临的挑战和工具，以及对 ESE 中更高级课程感兴趣的学生的一些必要基础。先决条件：仅限大一

ESE 112 工程电磁学

本课程涵盖工程电磁学的基本主题，即电荷、电场、电能、导体、绝缘体、介电材料、电容器、电流、磁场、电感器、法拉第感应定律、交流电 (AC)、阻抗、麦克斯韦方程，电磁波和光波传播，重点是工程问题。我们的讲座强调相关的工程主题，以便学生为依赖本课程内容的 ESE 其他课程做好准备。课程伴随着几个实验室实验，为讲座中的一些主题提供实践经验，并为学生准备顶点项目。

ESE 150 数字音频基础

数字音频入门。概述信号处理、采样、压缩、人类心理声学、MP3、知识产权、硬件和软件平台组件以及网络（即现代 MP3 播放器和手机的基本技术基础）。先前的编程经验（CIS 110，ENGR 105）足以参加本课程。

ESE 190 Silicon Garage：开源硬件和软件平台简介

面向非 ESE 专业的以项目为中心的学习课程，使用开源硬件和软件平台对物理系统进行微处理器控制。学生将分组开发基于 Arduino 和 Raspberry-Pi 的软件控制系统，这些系统与现实世界（传感器、执行器、电机）和彼此（网络）交互。先决条件：高中物理和数学

ESE 204 决策模型

决策模型的第一门课程将向学生介绍使用优化和蒙特卡罗模拟进行决策的定量模型。示例将来自制造、金融、物流和供应链管理。学生将使用 EXCEL 和@Risk 构建和分析模型。

ESE 210 动态系统简介

系统建模的第一门课程涵盖了连续和离散时间的线性和非线性系统。涵盖的主题包括线性化和稳定性分析、基本分岔和混沌动力学简介。包括对机械、电气、生物、社会和经济/金融系统的广泛应用。本课程将使用分析和数字/符号工具。

ESE 215 电路和系统

本课程介绍了现代电气和电子电路和系统。设计、建造和试验电气和电子电路既具有挑战性又很有趣。它从线性电路的基本电路分析技术开始。今天，数学分析被用来获得支持设计的洞察力；使用计算机模拟可以获得更详细和更准确的电路性能表示。它继续在时域和频域中使用一阶和二阶电路。它讨论了电路的频率特性和传递函数的使用。它继续引入非线性元件，例如二极管和 MOSFET (MOS) 晶体管。应用包括模拟和数字电路，例如单级放大器和简单的逻辑门。每周一次的实验室伴随着课程，课堂上讨论的概念将通过动手项目进行说明；学生将接触到最先进的测试设备和软件工具（LabView、Spice）。

ESE 218 电子、光子和机电设备

电子、光子和机电设备的第一门课程向学生介绍了当今应用中物理设备的设计、物理和操作。本课程介绍半导体电子和光电器件，包括发光二极管、光电探测器、光伏器件、晶体管和存储器；光学和电磁设备，例如波导、光纤、传输线、天线、光栅和成像设备；和机电致动器、传感器、换能器、机器和系统。

ESE 224 信号和信息处理

信号和信息处理 (SIP) 简介。在 SIP 中，我们识别数据中的模式并从噪声中提取模式。频域分析、采样和线性滤波形式的确定性 SIP 的基础。随机信号和处理它们所必需的确定性工具的修改。多维 SIP，其目标是分析由多个参数索引的信号。包括一个动手实验室组件，可将 SIP 作为现代移动平台上的独立应用程序实施。

ESE 290 电气和系统工程研究方法简介

介绍工程研究的性质和过程，以正在进行的 ESE 教师（以及合作的同事和行业合作伙伴）的研究项目为代表。联合课堂练习如何进行有效的背景技术阅读，提出建议，并旨在发现新的人类知识，以补充个别指导的主题特定项目工作。

ESE 291 电气和系统工程研究与设计概论

学生与教师导师签订合同，就共同感兴趣的话题进行支架式原创研究。准备关于研究结果的项目报告。

课程通常在春季学期提供

ESE 292 介绍机电原型

这是一门以项目为中心的课程，供ESE专业的学生从事电路布局和原型设计技能。学生将在团队中使用 Altium 等行业标准工具开发印刷电路板，并使用 Solidworks 学习机械原型制作技能。重点将是利用他们在ESE 215和ESE 370中获得的电路知识开发完善的印刷电路板布局实践。使用赛普拉斯 PSoC 的模块将向学生介绍模拟/数字协同设计的最新发展。

ESE 301 工程概率

本课程向学生介绍概率论的数学基础及其丰富的应用。本课程从探索经典机会博弈环境中的组合概率开始，接着发展一个公理化的、完全数学的概率理论，并以发现显着的极限定律和经典理论的卓越作为结束，中心极限定理。涵盖的主题包括：离散和连续概率空间、分布、质量函数、密度；条件概率；独立; 伯努利模式：二项式、泊松和等待时间分布；均匀的、指数的、正常的和相关的密度；期望、方差、时刻；有条件的期望；生成函数、特征函数；不平等，尾界和极限法则。但是，光秃秃地列出主题并不能说明这个主题：材料呈现在其丰富而辉煌的历史背景中，数学理论得到了来自我们周围世界的丰富而美丽的应用的支持和生动。学生将在选举日的计票中看到惊喜、历史性的赌注、明天太阳会升起的历史性赌注、 {MOD}的愚蠢、关于致命基因的悲惨消息、体育界热手的奇怪持续错觉、民意调查的不合理功效及其对医学测试的影响，以及许多其他令人着迷的环境。数学理论被来自我们周围世界的丰富而美丽的应用所支持和生动。学生将在选举日的计票中看到惊喜、历史性的赌注、明天太阳会升起的历史性赌注、 {MOD}的愚蠢、关于致命基因的悲惨消息、体育界热手的奇怪持续错觉、民意调查的不合理功效及其对医学测试的影响，以及许多其他令人着迷的环境。数学理论被来自我们周围世界的丰富而美丽的应用所支持和生动。学生会看到选举日计票的惊喜、历史性的赌注、明天太阳会升起的历史性赌注、 {MOD}的愚蠢、关于致命基因的悲惨消息、体育热手的奇怪持续错觉、民意调查的不合理功效及其对医学测试的影响，以及许多其他令人着迷的环境。

ESE 303 随机系统分析和模拟

随机系统分析和模拟（ESE 303) 是一门探索随机系统的课程，我们可以将其大致定义为随时间变化的任何随机系统。随机系统是许多工程学科的核心，例如通信系统和机器学习。它们还在其他地方找到应用，包括社会系统、市场、分子生物学和流行病学。本课程的目标是学习如何建模、分析和模拟随机系统。关于分析，我们区分了我们可以称之为理论分析和实验分析的东西。通过理论分析，我们指的是一组让我们发现和理解系统属性的工具。这些分析只能带我们到此为止，并且通常辅以对实验结果的数值分析。尽管我们经常使用“实验”这个词，但我们会在计算机中模拟随机系统并分析这些虚拟实验的结果。先决条件：一门计算机语言 本课程的材料分为四个部分，分别涉及马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、高斯过程和平稳过程。重点放在工具箱的开发上，以分析这些不同类别的过程，并描述它们在不同学科的复杂随机系统中的应用。具体例子包括： (i) 搜索引擎对网页的排名问题；(ii) 研究社交网络中的声誉和信任；(iii) 通信网络的建模和分析；(iv) 在交通网络建模中使用队列；(v) 生化反应和基因网络的随机建模和模拟；(vi) 通过 Black-Scholes 公式进行套利、股票定价和期权定价；(vii) 随机过程的线性滤波，以将感兴趣的信号与背景噪声分开。

ESE 305 数据科学基础

介绍用于分析大量数据以将其转化为可操作决策的各种工具。通过案例研究和动手练习，学生将有机会练习和提高他们的数据分析技能。

ESE 310 电场和磁场

本课程探讨电磁学、矢量分析、静电场、库仑定律、高斯定律、静磁场、毕奥-萨伐尔定律、安培定律、电磁感应、法拉第定律、变压器、麦克斯韦方程和时变场、波动方程、波传播、偶极天线、极化、能量流和应用。

ESE 319 固态电路基础

分析和设计涉及半导体器件的基本有源电路，包括二极管和双极晶体管。将讨论单级、差分、多级和运算放大器，包括它们的高频响应。还将涵盖波形整形电路、滤波器、反馈、稳定性和功率放大器。每周三小时的实验室将说明课堂上讨论的概念和电路。

ESE 325 傅里叶分析和工程、数学和科学中的应用

初中生或高中生 将要介绍的数学理论的应用每年都会有所不同，但具有代表性的样本包括：多项式逼近、Weierstrass 定理；通过蒙特卡洛进行高效计算；线性和非线性振荡器；等周问题；热方程，水下通讯；波动方程，潮汐；测试随机性、欺诈性；无处可微的连续函数；布朗运动存在吗？错误修正; 相位共轭光学和四波混频；密码学和安全通信；我们的计算速度有多快？X射线晶体学；宇宙学；以及扩散方程对数学金融和套利机会的影响。线性和非线性振荡器；等周问题；热方程，水下通讯；波动方程，潮汐；测试随机性、欺诈性；无处可微的连续函数；布朗运动存在吗？错误修正; 相位共轭光学和四波混频；密码学和安全通信；我们的计算速度有多快？X射线晶体学；宇宙学；以及扩散方程对数学金融和套利机会的影响。线性和非线性振荡器；等周问题；热方程，水下通讯；波动方程，潮汐；测试随机性、欺诈性；无处可微的连续函数；布朗运动存在吗？错误修正; 相位共轭光学和四波混频；密码学和安全通信；我们的计算速度有多快？X射线晶体学；宇宙学；以及扩散方程对数学金融和套利机会的影响。X射线晶体学；宇宙学；以及扩散方程对数学金融和套利机会的影响。X射线晶体学；宇宙学；以及扩散方程对数学金融和套利机会的影响。

ESE 330 光学和光子学原理

本课程介绍光学、光子学和天线的基本原理以及一系列应用。具体主题包括：麦克斯韦方程组和波动方程；光的传播和与材料的相互作用；几何/射线光学和偏振；波动光学、衍射和光栅；波导和光纤；光学腔；激光器和光源；天线和无线通信的应用。先决条件：导师的许可

ESE 336 电气设备的纳米加工

本课程是理解、制造和表征电气、光学、电磁和/或机电纳米器件的中级本科课程；即与电气工程有重要关系的微米级和纳米级设备。感兴趣的示例器件包括晶体管、微机电系统（MEMS）以及光学和光电器件（包括光伏器件）。每周的实验室会议将使电子纳米器件子集的制造和表征成为可能。学生将学习电子纳米器件的基本物理和建模，并获得制造和表征的实践技能。先决条件：如果不满足课程要求，则需要获得讲师的许可。

ESE 350 嵌入式系统/微控制器实验室

介绍将现实世界的传感器和执行器连接到嵌入式微处理器系统。将涵盖构建用于实时操作和用户交互的电子系统所需的概念，例如数字输入/输出、中断服务程序、串行通信和模数转换。该课程将以最终项目结束，学生设计的项目将在演示和演示中出现。先决条件：任何语言的编程经验

ESE 370 数字系统的电路级建模、设计和优化

门、存储和互连的电路级设计和建模。强调理解驱动数字电路中的能量、延迟、面积和噪声的物理方面。物理效应对设计和可实现性能的影响。

ESE 400 工程经济学

本课程研究经济分析方法，以在工程应用中的替代行动方案中进行决策。主题包括：成本驱动的设计经济学、盈亏平衡分析、金钱时间关系、回报率、成本估算、折旧和税收、汇率、生命周期分析、收益成本比、风险分析、资本融资和分配和财务报表分析。案例研究将这些主题应用于实际的工程问题。先决条件：微积分知识

ESE 401 复杂网络

本课程涵盖网络形成和利用的方法基础。它介绍了网络的随机和战略、静态和动态形成的各种数学模型。随机静态形成跨度模型、鄂尔多斯仁义图和幂律拓扑模型。这些地层下的阈值特性将被严格证明。动态编队将为网络演化引入基于平均场的确定性模型。将介绍用于近似分析各种关键网络特征（如组件大小）的技术。考虑到流行病在网络上的传播，这些分析将最终产生用于近似分析各种免疫策略功效的工具。需要扎实的本科概率背景（例如ESE 301，STAT 430、ENM 321、CIS 261或同等标准）。

ESE 402 数据科学统计

该课程涵盖数据科学的方法论基础，强调统计和学习理论的基本概念，以及现代方法论。学习分布及其参数。多个假设的检验。线性和非线性回归和预测。分类。不确定性量化。模型验证。聚类。降维。可能近似正确（PAC）学习。这些理论概念进一步得到了来自电气工程、计算机科学、生命科学、金融和社交网络的示例应用程序、案例研究（数据集）和编程练习（使用 Python）的补充。

ESE 407 网络和协议简介

这是一门关于分组网络和相关协议的入门课程，特别强调基于 IP 的网络，例如 Internet。本课程介绍现代网络发展的设计和实施选择，并强调对概念的基本分析理解。主题主要采用“自上而下”的方法，从 Web HTTP 协议开始，然后是 TCP 和 UDP 等传输层协议。TCP的拥塞控制被广泛覆盖。接下来介绍网络层解决方案，包括 IP 寻址和路由，然后再探索链路层解决方案，包括多种访问策略、局域网（以太网和 802.11）。

ESE 419 模拟集成电路

主要使用晶体管和更高级别的 MOS 技术设计模拟电路和子系统。构建块电路的晶体管级设计，例如运算放大器、比较器、采样和保持电路、电压和电流基准、电容器和电阻器以及 AB 类输出级。Cadence 设计系统将用于捕获原理图并使用 Spectre 运行模拟，以解决一些家庭作业问题和课程项目。还将涵盖通过良好布局实践实现的稳定性、噪声、器件匹配等主题。参加 ESE419 的学生以后将无法参加 ESE572。ESE572 学生将在设计项目中获得更多期望。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

ESE 420 基于代理的建模和仿真

代理是一种新技术，用于尝试对结构不良的系统进行建模、模拟和理解，这些系统的数学最初是未知的，也可能是未知的。这种方法允许分析人员在可以理解微决策规则的情况下组装代理和组件模型；将代理和组件组合成一个系统，然后出现宏观行为；并用它来凭经验探索和提高对整体、组成部分的相互关系和协同作用的理解。这种方法有助于探索关于社会技术系统（必须支持人、群体、人群、组织和社会的技术）的参数、因果关系和假设。它适用于试图模拟和理解人类行为——消费者、投资者、乘客、工厂运营商、患者、选民、政治领袖、恐怖分子等等。本课程将允许学生从三个方面研究和比较日益复杂的基于代理的范式——数学基础、启发式算法/知识表示和经验科学。学生将获得一个工具箱和方法，用于尝试代表和研究复杂的社会技术系统。

ESE 421 自主机器人控制

本课程介绍自动地面车辆（通常称为“自动驾驶汽车”）中使用的硬件、软件和控制技术。每周的实验室会议侧重于小型自动驾驶汽车的开发，逐步增强传感器、软件和控制算法，最终在真实的户外操作环境中进行演示。学生将学习基本的物理和建模；在 Matlab 和 Simulink 中控制设计和分析；C和Python的软件实现；IMU、GPS 和计算机视觉系统的传感器系统和过滤方法；和来自固定地图数据的路径规划。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

ESE 423 量子工程

量子工程——量子相干器件的设计、制造和控制——已经成为一个跨越物理学、电气工程、材料科学、化学和生物学的多学科领域，在计算、安全通信和纳米级传感方面具有变革性进步的潜力. 本课程调查了量子硬件的最新技术，首先概述了量子计算机的物理实现要求，然后概述了量子构建模块的主要竞争者，包括半导体中的自旋、超导电路、光子和原子。该课程结合了有关构建和控制这些设备所需的基本物理和工程原理的背景材料以及从当前文献中提取的读数，

ESE 444 项目管理

该课程强调项目管理的系统工程方法，包括周期成本计算和分析、项目调度、项目组织和控制、合同管理、项目监控和谈判。此外，该课程还将研究大型基础设施项目中的管理问题，如无追索权或有限追索权项目融资。来自物流规划流程和全球软件项目管理的示例将用于突出课程主题。

ESE 450 高级设计项目 I - EE 和 SSE

这是电气和系统工程高级设计的两个学期序列中的第一个。学生的工作将侧重于项目/团队定义、系统分析、识别替代设计策略和确定（实验或模拟）或详细设计所需的规范。项目定义的重点是定义一个产品原型，为至少一个已识别的用户组提供特定的价值。学生将获得有关准备专业书面和口头报告的指导。每个项目团队将提交一份项目提案和两份书面项目报告，其中包括连贯的技术介绍、框图和其他适合项目的插图。每位学生将向由同行、教师和项目顾问组成的观众提供两份正式的 Powerpoint 演示文稿。在学期期间，将定期进行个人团队项目审查。先决条件：高级地位或导师的许可

ESE 460 微细加工技术的原理与实践

使用光刻处理和相关制造技术制造微电子和微机械设备的实验室课程。讲座讨论：洁净室程序；微电子和微结构材料；光刻；扩散、氧化；材料沉积；蚀刻和等离子工艺。课程的前三分之二涵盖了基本的实验室过程，学生在最后三分之一完成适合他们专业的结构。注册ESE 574的学生需要做额外的工作（包括学期论文和额外的项目）。

ESE 500 线性系统理论

本研究生课程侧重于基于线性算子的时域中具有 m 个输入和 p 个输出的连续和离散 n 维线性系统。本课程涵盖线性系统的一般讨论，例如非线性系统的线性化、状态方程解的存在性和唯一性、转移矩阵及其性质、矩阵和转移矩阵的函数计算方法以及状态变量的变化。它还包括用于时不变系统的 z 变换和拉普拉斯变换方法以及用于周期系统的 Floquet 分解方法。然后课程转向稳定性分析，包括：均匀稳定性、均匀指数稳定性、渐近稳定性、均匀渐近稳定性、Lyapunov 变换、Lyapunov 稳定性准则、特征值条件和输入输出稳定性分析。在时间允许的情况下，包括涉及可控性、可观察性、可实现性、最小实现、控制器和观察者形式、线性反馈和状态反馈稳定等主题的应用程序。向参加过线性代数和微分方程本科课程的研究生和本科生开放。

ESE 501 网络 - 理论和基础

网络是现代技术和社会的重要组成部分。网络传统上以通信网络的形式主导通信技术，以电网网络的形式分配能量，并且最近以社交网络的形式作为社交连接的工具出现。在本课程中，我们将学习对不同类型网络的设计和分析至关重要的数学技术。首先，我们将研究用于建模网络演化的技术。具体来说，我们将考虑随机图（全连接或全连接、组件大小、随机连接下的直径）、小世界问题、网络形成以及拓扑在网络演化中的作用。接下来，我们将研究模拟网络中信息流的不同类型的随机过程。

ESE 503 仿真建模与分析

本课程提供队列、库存和可靠性系统以及马尔可夫链、随机游走和蒙特卡洛系统等领域的离散事件系统仿真研究。该课程检查了模拟研究中使用的许多概率分布以及泊松过程。大多数模拟研究的基础是生成可靠随机数的能力，因此本课程研究随机数的基本属性以及用于生成和测试伪随机数的技术。然后使用逆变换、卷积、合成和接受/拒绝的方法使用随机数生成其他随机变量。最后，由于大多数模拟输入本质上是概率性的而不是确定性的，该课程检查了一些用于识别输入数据的概率性质的技术。这些包括使用样本数据识别分布族，使用最大似然法在给定族内进行参数估计，以及使用卡方拟合优度测试分布的最终选择。

ESE 504 介绍线性、非线性和整数优化

为希望成为数学编程的智能和复杂用户但不一定打算专攻该领域的研究生介绍数学优化。涵盖了线性、整数和非线性规划，包括每个主题的基础知识以及对最新技术和未来进展的预期方向的认识。作业和项目强调建模和解决方案分析，并向学生介绍各种应用领域。

ESE 505 反馈控制设计与分析

系统反馈控制分析与设计的基本方法。应用于实际系统。提出的方法包括时间响应分析、频率响应分析、根轨迹、奈奎斯特和波特图以及状态空间方法。

课程通常在春季学期提供

还提供：MEAM 513

先决条件：MEAM 321或ESE 210

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 506 优化理论简介

为希望成为数学编程的智能和复杂用户但不一定打算专攻该领域的研究生介绍数学优化。涵盖了线性、整数和非线性规划，包括每个主题的基础知识以及对最新技术和未来进展的预期方向的认识。作业和项目强调建模和解决方案分析，并向学生介绍各种应用领域。

授课人：迈克尔·卡奇迪

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 507 网络和协议简介

这是一门关于分组网络和相关协议的入门课程，特别强调基于 IP 的网络，例如 Internet。本课程介绍现代网络发展的设计和实施选择，并强调对概念的基本分析理解。主题主要采用“自下而上”的方法，首先简要回顾物理层问题，例如数字传输、纠错和错误恢复策略。随后讨论链路层方面，包括多路访问策略、局域网（以太网和 802.11 无线 LAN）和通用存储转发分组交换。接下来介绍网络层解决方案，包括 IP 寻址、命名和路由，在探索传输层和拥塞控制协议（UDP 和 TCP）之前。最后，研究了服务质量和网络安全的基本方法。还可能涵盖数据压缩和流式传输的特定应用和方面。

课程通常在秋季学期提供

还提供：ESE 407

活动：讲座

1.0 课程单元

注：课程对 SEAS 和沃顿商学院的研究生开放

ESE 510 电磁和光学

本课程回顾静电学、静磁学、电磁材料、感应、麦克斯韦方程、电位和边值问题。将探讨从波传播、波导、天线和衍射领域选择的主题，目的是让学生阅读电磁学、微波和光学领域的当前研究文献。

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 512 工程和生物应用动力系统

这门非线性动力学中级课程侧重于分析低维、连续时间模型，以描述和理解物理、生物和工程系统中的复杂行为。我们假设有一些常微分方程的背景知识，并在工程应用层面开发定性动力系统理论的概念和工具，主要侧重于分析和一些综合。

课程通常在秋季学期提供

先决条件：数学 240，物理 150，ESE 210

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 513 量子技术校长

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 514 图神经网络

图神经网络 (GNN) 是图上支持的信号的信息处理架构。它们已被开发并在本课程中作为用于处理时间和空间信号的卷积神经网络 (CNN) 的概括介绍。本课程的重点是涉及高维信号的大规模问题。在这些设置中，完全连接的神经网络无法扩展。 CNN 是用于在时间和空间上对信号进行可扩展学习的工具。 GNNS 是为图形支持的信号启用可扩展学习的工具。

授课人：亚历杭德罗·里贝罗

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 515 物联网传感器和系统

本课程旨在介绍传感器及其网络和系统，这些网络和系统日益普及并形成物联网的物理设备层。传感器将输入信号转换为化学、热、机械、光学、电和磁域内和之间的测量输出。本课程将描述操作的物理原理、特性和不同传感器的品质因数以及它们在网络和系统中的集成，重点介绍所使用的常见电子接口。传感器和系统将作为案例研究进行描述，以展示这些设备如何用于监控和调节农业、环境、家庭、制造、健康、交通和人类活动应用中的过程。课程结构采用讲座相结合的方式，

授课：切丽·卡根

课程通常在春季学期提供

先决条件：ESE 218和MEAM 110和（MEAM 147或PHYS 150）和（ESE 112或PHYS 151）

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 516 物联网边缘计算

本课程旨在将产品设计行业的经验教训带入课堂 - 特别关注物联网 (IoT) 设备开发和部署。为了实现最高水平的知识转移，该课程将设备设计理论与现实世界产品失败和成功的讨论相结合 - 以及从端到端构建设备的大量动手组件。学生将学习使用行业标准工具，例如 Altium、Atmel Studio 和 IBM Watson——让他们在初创公司和财富 500 强企业中获得同等水平的功能和定制。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

课程通常在春季学期提供

先决条件：ESE 519

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 519 嵌入式系统简介

嵌入式系统是硬件和软件结合的产物。嵌入式系统在现代世界中已经变得无处不在——从简单的温控水壶到复杂的智能手表，将大量功能挤进一个小包装中，再到用于太空探索的复杂漫游车。本课程介绍通过探索现代微控制器架构来开发嵌入式系统的理论和实践，并在最终项目中达到高潮，学生有机会在自己设计的项目中综合和应用他们的知识。以前的编程经验（最好是C）；一些接触电路/电子产品；参加过ESE350的本科生不得参加本课程。

授课：金龙

课程通常在秋季学期提供

还提供：IPD 519

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 521 固态能源设备的物理学

关于传统半导体电子和光电器件操作的基本物理原理的高级本科或研究生课程，并将这些概念扩展到新型纳米级电子和光电器件。本课程假定对半导体物理学有本科水平的理解，如ESE 218或PHYS 240中所示. 本课程以固态半导体器件的物理学为基础，开发半导体及其器件在太阳能光伏、热光伏和热电等能量转换设备中的操作和应用，以提供能量。该课程还考虑了现代半导体晶体管技术设计在 CMOS 中以低功耗运行的重要性。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

课程通常在春季学期提供

先决条件：ESE 218或PHYS 240

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 523 量子工程

量子工程——量子相干器件的设计、制造和控制——已经成为一个跨越物理学、电气工程、材料科学、化学和生物学的多学科领域，在计算、安全通信和纳米级传感方面具有变革性进步的潜力. 本课程调查了量子硬件的最新技术，首先概述了量子计算机的物理实现要求，然后概述了量子构建模块的主要竞争者，包括半导体中的自旋、超导电路、光子和原子。该课程结合了有关构建和控制这些设备所需的基本物理和工程原理的背景材料以及从当前文献中提取的读数，

授课：李·巴塞特

课程通常在春季学期提供

还提供：ESE 423

先决条件：ESE 513和（PHYS 411或 PHYS 511）

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 525 纳米科学与工程

微电子、光电子、磁存储、微系统和生物技术中现有设备和制造技术的概述。概述这些领域面临的近期和长期挑战。纳米科学和相关技术的近期和长期前景，以维持当前方法的进化，以及开发革命性的设计和应用。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

课程通常在秋季学期提供

还提供：MSE 525

先决条件：ESE 218或PHYS 240或MSE 220

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 527 智能系统设计

智能系统是寻求自主模仿人类能力（感知、神经系统、思考、行动）的材料、结构、设备和/或网络，以适应潜在不利条件并继续发挥作用。智能系统是一个高度跨学科的领域，它利用微系统技术与生物学、信息科学、纳米科学或认知科学等其他学科来控制组件网络。智能系统正在导致混合网络-物理-社会系统发生翻天覆地的变化，带来以下突破：万物互联、智能汽车、智能城市、下一次工业革命、减少全球变暖的解决方案和个性化电子医疗保健，在许多其他人中。在本课程中，学生将探索最先进的智能系统组件，学习一种设计方法来集成组件，并应用该方法来设计和模拟智能系统原型。该课程还将涵盖以人为本的设计以及智能系统方法的安全、隐私和可靠性危害建模的终生应对技能。先决条件：初级或高级地位，课程或高级语言课程的经验

不是每年都开设的课程

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 528 估计和检测理论

统计决策构成了通信、网络、信号处理、控制、市场动态、生物系统、数据处理等多个工程系统的核心。我们努力引入数学理论来制定统计决策，并获得应用到某一方面的决策算法。或多个以上域。该课程将每隔一年提供一次。

一个学期的课程提供任一学期

先决条件：ESE 530

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 529 介绍微和纳米机电技术

MEMS 和 NEMS 技术简介：MEMS/NEMS 应用和关键商业成功案例（加速度计、陀螺仪、数字光投影仪、谐振器）。微机械加工技术和 MEMS/NEMS 制造方法的回顾。MEMS 和 NEMS 中的驱动方法，MEMS/NEMS 设计和建模。来自工业界和学术界的 MEMS/NEMS 组件示例。案例研究：MEMS 惯性传感器、微型反射镜、微型和纳米谐振器、微型和纳米开关、MEMS/NEMS 化学/生物传感器、MEMS 陀螺仪、MEMS 麦克风。

授课人：特洛伊·奥尔森

课程通常在春季学期提供

还提供：MEAM 529

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 530 概率论要素

这个快速发展的课程提供了概率论和随机过程基本思想的严格发展。该课程适合寻求严格的研究生水平接触概率思想和原理的学生，并在不同环境中应用。涵盖的主题来自：抽象概率空间；组合概率；条件概率；贝叶斯法则和全概率定理；独立; 与数论、Borel 正常定律的联系；罕见事件、泊松定律和 Lovasz 局部引理；伯努利方案产生的算术和格分布；二项式分布和泊松分布的极限定律和表征；一维和多维的连续分布；均匀分布、指数分布、正态分布和相关分布；随机变量、分布函数；正交和平稳的随机过程；高斯过程，布朗运动；随机数生成和随机性统计检验；数学期望和勒贝格理论；函数、矩、卷积的期望；算子方法和分布收敛，中心极限定理，选择原则；有条件的期望；尾不等式，概率集中收敛，几乎可以肯定，大数定律，迭代对数定律；泊松近似、Janson 不等式、Stein-Chen 方法；矩生成函数，更新理论；特 {MOD}功能。本科概率水平的坚实基础 布朗运动；随机数生成和随机性统计检验；数学期望和勒贝格理论；函数、矩、卷积的期望；算子方法和分布收敛，中心极限定理，选择原则；有条件的期望；尾不等式，概率集中收敛，几乎可以肯定，大数定律，迭代对数定律；泊松近似、Janson 不等式、Stein-Chen 方法；矩生成函数，更新理论；特 {MOD}功能。本科概率水平的坚实基础 布朗运动；随机数生成和随机性统计检验；数学期望和勒贝格理论；函数、矩、卷积的期望；算子方法和分布收敛，中心极限定理，选择原则；有条件的期望；尾不等式，概率集中收敛，几乎可以肯定，大数定律，迭代对数定律；泊松近似、Janson 不等式、Stein-Chen 方法；矩生成函数，更新理论；特 {MOD}功能。本科概率水平的坚实基础 算子方法和分布收敛，中心极限定理，选择原则；有条件的期望；尾不等式，概率集中收敛，几乎可以肯定，大数定律，迭代对数定律；泊松近似、Janson 不等式、Stein-Chen 方法；矩生成函数，更新理论；特 {MOD}功能。本科概率水平的坚实基础 算子方法和分布收敛，中心极限定理，选择原则；有条件的期望；尾不等式，概率集中收敛，几乎可以肯定，大数定律，迭代对数定律；泊松近似、Janson 不等式、Stein-Chen 方法；矩生成函数，更新理论；特 {MOD}功能。本科概率水平的坚实基础宾夕法尼亚大学的ESE 301或STAT 430 。学生在典型的本科工程课程的前两年应具备良好的微积分背景。本科生被警告说，这门课程本质上是非常数学的，强调严谨性；希望参加该课程的高年级学生需要与导师见面以获得注册许可。

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 531 数字信号处理

本课程涵盖离散时间信号和系统以及数字滤波器的基础知识。涵盖的具体主题包括：回顾时域和频域中的离散时间信号和线性系统表示，以及卷积；离散时间傅里叶变换（DTFT）；Z变换；线性离散时间系统的频率响应；连续时间信号的采样、模数转换、采样率转换；基本的离散时间滤波器结构和类型；有限冲激响应 (FIR) 和无限冲激响应 (IIR) 滤波器；FIR和IIR滤波器的设计；离散傅里叶变换 (DFT)、快速傅里叶变换 (FFT) 算法及其在滤波和频谱估计中的应用。

课程通常在秋季学期提供

先决条件：ESE 224、325

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 532 片上系统架构

现代片上系统 (SoC) 架构的动机、设计、编程、优化和使用。从门到应用软件，包括片上存储器和通信网络、I/O 接口、加速器、处理器、并发性、固件和操作系统/基础设施的 RTL 设计，在 SoC 平台的范围内实践计算机工程的广度软件。制定并行分解、硬件和软件解决方案、硬件/软件权衡和硬件/软件协同设计。注意实时性要求。本科生：CIS 240，ESE 350；研究生：C的工作知识。

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 533 随机过程

随机建模和分析是理解物理现象以及设计新系统和量化这些设计的各种权衡和方面的关键。该课程开发了随机过程的基础，旨在为工程专业的学生提供一个数学但直观的工具箱来处理随机过程。涵盖的主题包括随机游走、计数过程、更新过程、马尔可夫模型和马尔可夫决策过程以及鞅。本课程学习的工具和技术是从工程学到社会科学和生物学等各个领域的核心。需要扎实的概率背景，最好是高级概率（例如ESE 301或同等学历）。需要一些微积分和线性代数（例如MATH 104和数学 240 )

授课人：Shirin Saeedi Bidokhti

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 535 电子设计自动化

设计映射问题的制定、自动化和分析，重点是 VLSI 和计算实现。主要主题包括：制定和抽象问题、品质因数（例如能量、延迟、吞吐量、面积、映射时间）、表示、传统的流程​​分解（逻辑优化、覆盖、调度、重定时、分配、分区、布局、路由） ，以及解决问题的技术（例如，贪心、动态规划、搜索、（整数）线性规划、图算法、随机化、可满足性）。数字逻辑，编程（需要

不是每年都开设的课程

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 536 纳米加工和纳米表征

本课程面向对纳米技术实验实践感兴趣的一年级研究生。在动手实验室经验的背景下，学生将熟悉自上而下和自下而上的制造和表征技术。这将通过实现各种可以在小尺度上表现出经典或量子效应的微米级和纳米级结构和设备来实现。尽管与实验室相关的概念将在讲座中强调，但预计学生将已经在以前的课程中接触到纳米技术的许多基本理论概念。先决条件：如果不满足课程要求，则需要许可讲师。

课程通常在春季学期提供

先决条件：ESE 525或MSE 525

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 539 机器学习的硬件/软件协同设计

该课程旨在介绍机器学习和硬件系统交叉领域的工程学科，以填补空白。涵盖的主题包括深度学习的基础知识、深度学习框架、当代计算平台（CPU、GPU、FPGA）和可编程加速器 (TPU) 上的深度学习、性能测量、深度学习的数值表示和自定义数据类型、协同优化深度学习算法、软件和硬件、深度学习和复杂深度学习模型的训练。该课程的结构包括讲座、实验室、研究论文阅读/课堂讨论、期末项目和具有最先进行业实践的客座讲座。

授课：李静

课程通常在秋季学期提供

先决条件：CIS 240和（ENGR 105或CIS 110或CIS 120）

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 540 工程经济学

本课程与高级本科课程 ( ESE 400 ) 交叉列出。主题包括：货币时间关系、离散和连续复利、现金流等价、内部和外部回报率、设计和生产经济学、生命周期成本分析、折旧、税后现金流分析、资本成本、资本融资和分配、参数成本估算模型、定价、外汇汇率、随机风险分析、替代分析、收益成本分析和财务报表分析。案例研究将这些主题应用于工程系统。与ESE 400学生相比，学生不需要做额外的工作。工作量是相同的。

课程通常在秋季学期提供

还提供：ESE 400

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 542 数据科学统计

该课程涵盖数据科学的方法论基础，强调统计和学习理论的基本概念，以及现代方法论。学习分布及其参数。多个假设的检验。线性和非线性回归和预测。分类。不确定性量化。模型验证。聚类。降维。可能近似正确（PAC）学习。这些理论概念进一步得到了来自电气工程、计算机科学、生命科学、金融和社交网络的示例应用程序、案例研究（数据集）和编程练习（使用 Python）的补充。

授课人：维克多·普雷西亚多

课程通常在秋季学期提供

还提供：ESE 402

先决条件：ESE 301或同等水平，CIS 110或120

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 543 人类系统工程

本课程介绍人类系统工程，研究影响人类绩效和人类系统集成范围的各种人为因素。我们将研究理论和实际应用，强调基本的人类认知和表现问题。具体主题包括：与感知、注意力、理解、记忆、决策相关的人类表现特征，以及自动化在人类系统集成中的作用。

一个学期的课程提供任一学期

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 544 项目管理

工程师所做的大多数工作是项目工作，而大多数项目工作是团队合作。即使单独工作，工程任务通常也是更大项目的一部分。本课程的重点是培养对整个职业生涯至关重要的社会技术知识和技能，无论是作为项目团队成员、项目团队经理/领导者还是项目发起人。社会技术理论会告诉我们，关注社会系统或相互独立或孤立的技术系统是行不通的。对项目成功影响最大的是项目工作的行为（例如，沟通、冲突管理、决策）和技术（例如，SMART 目标、调度、预算、跟踪）方面之间的相互作用、相互作用。

授课：玛西娅·威尔科夫

两个术语。学生可以进入任一学期。

还提供：ESE 444

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 545 数据挖掘：从海量数据集中学习

许多科学和商业应用需要我们从海量的高维数据集中获得洞察力。在这个研究生水平的课程中，学生将学习应用、分析和评估统计学、算法和离散和凸优化的原则性、最先进的技术，以便从如此大的数据集中学习。该课程既涵盖理论基础，也涵盖实际应用。

课程通常在春季学期提供

先决条件：ESE 530，ENM 503

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 546 深度学习原理

机器学习和优化入门课程。CIS 519、CIS 520、ESE 545、 ESE 304 、ESE 504、ESE 605推荐或教师许可。

课程通常在秋季学期提供

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 547 腿运动简介

本课程回顾了敏捷腿式机器的三个十年的发展，讨论了过去和最近的进展，以及在材料选择、设计和编程方面仍然存在的巨大挑战，这些机器人可以在复杂、非结构化的地形中奔跑、跳跃和攀爬。重点是发展对关键动力学原语的理解和便利，其组成允许更复杂的行为从更简单的成分中出现。将使用几个历史案例研究来说明进步如何奖励关于动物、材料、数学和机电一体化的跨学科思考。课程学分将基于问题集和编码练习。

授课：DE Koditschek

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 548 交通规划方法

本课程向学生介绍社区和大都市交通规划的四步城市交通模型（出行生成-出行分布-模式选择-交通分配）的开发和使用。使用 VISUM 交通桌面规划包，学生将学习如何构建和测试他们自己的模型，将它们应用到实际项目中，并对结果进行评估。先决条件：CPLN 505或其他规划统计课程。

授课：瑞尔森

课程通常在春季学期提供

还提供：CPLN 650

先决条件：CPLN 505

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 550 高级交通研讨会

航空运输是一个迷人的多学科运输领域，将商业、规划、工程和政策结合在一起。在本课程中，我们通过一系列课程和案例研究，从多个角度探索航空运输系统。主题将包括机场和城际多式联运环境规划、网络设计和可靠性、空中交通管理和从不正常运行中恢复、航空公司运营、经济和燃料、航空运输可持续性以及与航空运输系统相关的土地使用问题。本课程将介绍经济和行为建模、运筹学、统计学、环境规划和人为因素的概念，这些概念用于航空并适用于其他运输系统。该课程将强调通过课程学习，

授课：瑞尔森

课程通常在春季学期提供

还提供：CPLN 750

先决条件：CPLN 550

活动：研讨会

1.0 课程单元

ESE 566 网络神经科学

人脑使用一系列系统组件在不同的时间和空间尺度上产生复杂的功能。这些组件通过异构交互耦合在一起，形成一个复杂的信息处理网络。在本课程中，我们将介绍使用网络科学来理解这种大规模和神经元级的大脑电路。先决条件：研究生资格或导师的许可。具有线性代数和 MATLAB 的经验。

课程通常在春季学期提供

同时提供：BE 566

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 567 风险分析和环境管理

本课程将向学生介绍风险治理的概念。我们将深入探讨风险分析的三大支柱：风险评估、风险管理和风险沟通。本课程将花时间研究风险融资，包括保险市场。将特别强调气候风险管理，包括物理影响风险和过渡风险，尽管该课程还将讨论其他几个例子，包括环境风险管理、恐怖主义和网络安全等。本课程将涵盖人们如何看待风险及其对风险管理的影响。我们将探索围绕风险管理的公共政策，以及公共和私营部门如何能够成功地合作以建立抵御能力，特别是应对不断变化的风险。

ESE 570 数字集成电路和 VLSI 基础

探索从设备到寄存器/子系统级别的集成电路实现所涉及的设计方面。它涉及主要的设计方法，重点放在结构化设计上。该课程包括研究 MOS 器件特性、决定 VLSI 电路性能的关键互连和栅极特性，以及 NMOS 和 CMOS 逻辑设计。学生将使用最先进的 CAD 工具来验证设计并开发有效的电路布局。

ESE 572 模拟集成电路

在晶体管和更高级别使用双极和 MOS 技术设计模拟电路和子系统。构建块电路的晶体管级设计，例如运算放大器、比较器、采样和保持电路、电压和电流基准、电容器和电阻器阵列以及 AB 类输出级。该课程将包括一个模拟电路的设计项目。本课程将使用 Cadence 设计系统进行原理图捕获和 Spectre 电路模拟器仿真。本课程与ESE 570类似，不同之处在于它不需要使用与 VLSI 设计和实现相关的物理布局工具。

课程通常在秋季学期提供

还提供：ESE 419

先决条件：ESE 319

活动：讲座

1.0 课程单元

ESE 574 微细加工技术的原理与实践

使用光刻处理和相关制造技术制造微电子和微机械设备的实验室课程。讲座讨论：洁净室程序；微电子和微结构材料；光刻；扩散、氧化；材料沉积；蚀刻和等离子工艺。课程的前三分之二涵盖了基本的实验室过程，学生在最后三分之一完成适合他们专业的结构。注册ESE 574的学生需要做额外的工作（包括学期论文和额外的项目）。

ESE 578 RFIC（射频集成电路）设计

RF（射频）和微波理论、组件和系统简介。本课程旨在提供微波和毫米波频率下的射频收发器设计知识。在使用专业工具（包括 Agilent ADS、Sonnet 和 Cadence 设计系统）进行建模和仿真的支持下，系统和电路层面的观点都将得到解决。主题包括：传输线理论、S 参数、用于匹配网络设计的史密斯圆图、稳定性、噪声和混合信号设计。涵盖的射频设备将包括：混合/威尔金森/朗格 3dB 耦合器、小信号放大器 (SSA)、低噪声放大器 (LNA) 和功率放大器 (PA)。CMOS 技术将主要用于设计上述器件。

ESE 590 系统方法论

本课程涵盖对设计大型复杂、有目的的系统以及发现在其整个生命周期阶段影响它们的策略很重要的方法和技术。本课程侧重于动手综合思维，学生通过对感兴趣的社会技术系统中的个体参与者、组织和工件进行建模来组装全局。这是从相关参与者的微观决策中出现的宏观行为的研究 - 探究有目的的系统的设计，并检查理想但负担得起、可持续和可行的替代未来。具体来说，学生学习系统理论、系统方法论（设计探究/学习系统、理想化设计/交互规划和软系统方法论/知识管理），

ESE 605 现代凸优化

本课程专注于识别和解决工程中出现的凸优化问题。主题包括：凸集、函数和优化问题。凸分析的基础。线性、二次、几何和半定规划。最优条件、对偶理论、替代定理和应用。内点法，椭球算法和障碍法，自洽。应用于信号处理、控制、数字和模拟电路设计、计算几何、统计学和机械工程。了解线性代数并愿意进行编程。接触数值计算、优化和应用领域是有帮助的，但不是必需的。

ESE 611 纳米光子学：纳米级光

本课程面向对纳米级光学和光子学感兴趣的一年级和二年级研究生。在电磁学先前课程的基础上，本课程提供了与纳米光子学领域相关的关键原理和现象的理论基础和最新调查。讨论的主题包括通过麦克斯韦方程的光-物质相互作用、光子能带理论和光子晶体、等离子体结构和器件、超材料和超表面、PT 对称和拓扑光子系统。还将深入探讨纳米光子器件和原理在广泛场景中的应用，包括可再生能源、信息处理、成像和传感。将同时介绍和讨论纳米光子学中使用的实验技术。先决条件：

ESE 615 F1/10 自动驾驶赛车

这门以实验室为中心的实践课程面向对人工感知、运动规划、控制理论和应用机器学习领域感兴趣的高年级本科生和研究生。它也适用于对新兴的自动驾驶领域感兴趣的学生。本课程向学生介绍构建和比赛自动赛车所涉及的硬件、软件和算法。每周，学生都会上两堂课，并完成一个广泛的动手实验。到第 6 周，学生将建造、编程和驾驶一辆 1/10 比例的自动赛车。到第 10 周，学生将学会感知、计划和控制的基本原理，并将使用基于地图的方法进行比赛。在过去的 6 周中，他们制定并实施了先进的比赛策略，计算机视觉和机器学习算法，这将使他们的团队在课程结束的比赛中占据优势。先决条件：C++ 和 Python 编程、矩阵代数、微分方程、信号和系统

ESE 617 非线性控制理论

该课程提供对非线性系统现象的基本了解，并研究非线性系统的分析和控制设计问题。将介绍的主要分析工具是用于稳定性的李雅普诺夫理论，包括众所周知的拉萨尔不变原理，以及用于自主和非自主系统安全性的障碍函数理论。进一步的主题包括输入输出稳定性、无源性和中心流形定理。将介绍的主要控制工具是反馈线性化、反推，以及学习控制 Lyapunov 和从数据中控制障碍函数的最新结果。将从机械和机器人系统中获取示例。

ESE 618 学习动力学和控制

本课程将向学生介绍机器学习、动力学和控制交叉领域的新兴领域。我们将研究与物理世界交互的机器学习和数据驱动算法，重点是对控制理论（例如，反馈、稳定性、鲁棒性）和机器学习（例如，泛化、样本-复杂）。研究主题将包括动态系统的学习模型，使用这些模型来稳健地满足性能目标，优化模型以提高性能，以及验证机器学习控制系统的安全性。该课程还将让学生了解在设计与世界互动并置于反馈中的学习算法时需要考虑的道德因素。该课程将包括讲座，学生将根据传统和编程作业以及最终项目进行评估。

ESE 619 模型预测控制

无论是否考虑简单的 PID 回路或根据某些 H2/无穷大标准设计的稳健反馈控制器，增加的系统复杂性和更苛刻的性能要求都使传统控制法则变得不充分。从过程工业到汽车和通信行业的应用越来越多地使用模型预测控制 (MPC)，其中固定控制规律被在后退范围内执行的在线优化所取代。优点是 MPC 可以处理几乎任何随时间变化的过程和规范，仅受实时计算机能力的限制。在过去的几年里，我们在这个跨学科领域看到了巨大的进步，系统理论、计算和优化的基础知识相互作用。例如，已经出现了处理混合系统的方法，即包含连续和离散组件的系统。此外，现在可以离线执行大部分计算，从而将控制律简化为一个简单的查找表。

ESE 621 纳米电子学

这是关于缩小或高度缩放尺寸的半导体器件的基本操作原理和物理的研究生水平课程。该课程将包括涵盖纳米结构的基本量子力学和固态物理学以及器件传输和表征、材料和制造的主题和概念。假设具有半导体物理和器件的基本知识。该课程将建立在基本的量子力学和固态物理概念的基础上，以了解纳米级半导体器件的操作和受限维度中的电子物理。该课程还将提供微电子和纳米电子学的历史视角，讨论半导体计算技术的未来，纳米材料的前沿研究，设备制造以及提供有关材料和技术挑战的观点。先决条件：如果不满足课程要求，则需要教师的许可。

ESE 895 教学实习

研究生参与系的教学任务将有助于培养教学、演讲、领导能力和人际交往能力，同时协助系履行其教学职责。所有博士生都必须在教师指导下参与本系的教学任务。此要求将通过完成两个 0.5 课程单元的教学实习（ESE 895）。每个 0.5 课程的教学实习单元将包括相当于一个学期每周 10 小时的努力。作为准备和完成教学实习要求的一部分，学生将参加强调教学和沟通技巧的研讨会，引导朗诵，引导教程，监督实验室实验，开发教学实验室，开发教学材料和评分作业，实验室报告，以及考试。秋季学期开课前一天将举办教师培训研讨会。所有二年级学生都必须参加。教学实习课程的评分方面将尽可能不超过通常助教承诺时间的 50%。一些背诵将由课程负责人监督，反馈和评论将提供给学生。在完成每 0.5 个课程单元的教学时，学生将获得一个满意/不满意的成绩，以及由负责该课程的教员签署的书面证明。评估将根据参加课程的学生的评论和教师的印象

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