即1990。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即2310。工业工程概论“，”(4小时)
提供工业工程的历史和工业工程师用来解决问题和设计高效流程的最常用方法的概述。重点是如何使用这些方法来研究、改进和/或优化产品或过程。主题包括工作设计、人体工程学设计、工程统计学、质量工程、工程经济学、项目管理和流程优化。还讨论了生产工艺、设施和物料处理系统的设计。研究在制造业、产品设计和服务业中的应用。需要实验室实验和书面报告。
先决条件:数学1340最低成绩为D-或数学1341最低成绩为D-
并修课程(s):即2311年
属性(s):NUpath写作密集型
即2990。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即3412。工程概率与统计“，”(4小时)
公理化地介绍了概率论，重点介绍了连续随机变量和离散随机变量的样本空间表示。涵盖描述性统计，随机变量的期望值，协方差和相关，抽样分布，点和区间估计。介绍假设检验，包括均值检验、方差检验和比例检验。
先决条件:数学2321最低成绩为D-
属性(s):NUpath分析/使用数据
即3425。工程数据库系统“，”(4小时)
研究工程企业中数据的表示及其创建和管理。讨论数据库访问的客户端/服务器模型。介绍数据建模和管理、数据挖掘和仓库、多层应用程序以及SQL查询语言的使用的基础知识。强调数据库系统在工程(包括设计和制造)中的使用和应用。主题包括表的设计模式，数据库的记录和字段，SQL语句，安全问题，以及脚本语言(如Perl或Visual Basic)的使用。
先决条件:通用电气1111最低成绩为D-或通用电气1502最低成绩为D-
并修课程(s):即3426年
即3500。医疗系统工程概论“，”(4小时)
向非工业工程专业的学生介绍系统工程方法在医疗保健系统中的应用。本课程使用运筹学和工业工程的原理，重点关注卫生系统(如医院、急诊科、外科和门诊)的分析、设计、管理和控制，以及对提供优质医疗保健至关重要的流程。主题包括排队、模拟、数据包络分析和应用于实际医疗保健问题(如人员配备和调度、资源分配、患者流管理、流程改进和医疗决策)的电子表格建模概述。
先决条件:即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-或PHTH 2210最低成绩为D-或MGSC 2301最低成绩为D-
即3990。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即4510。仿真建模与分析。(4小时)
涵盖离散事件仿真模型的流程模型设计和开发、验证和实验。主题包括问题的制定，数据收集和分析，随机变量的产生，模型开发，场景实验，输出的统计分析，以及最终的决策管理。利用一个主要的行业标准模拟软件应用程序与动画功能。
先决条件:（通用电气1111最低成绩为D-或通用电气1502最低成绩为D-);（即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-)
即4512。工程经济。(4小时)
向学生介绍经济建模和分析技术，从工程问题的潜在解决方案中选择替代方案。介绍经济比较的基本方法，如现值、年价值、回报率和效益/成本技术。研究税收对投资分析的影响。还包括决策树分析和统计决策技术。
即4516。质量保证。(4小时)
综述了统计质量控制方法中常用的分布和统计近似。介绍方差分析和简单线性回归。涵盖基本原理，最先进的概念和统计过程控制和设计的应用。适用于各种产品的原理。主题包括产品质量测量和控制，休哈特控制图，质量成本，帕累托分析，离散和可变抽样，以及质量控制中的军事标准。
先决条件:即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-
即4522。人机系统。(4小时)
强调和解决人类的感觉和运动表现，信息处理，学习和训练方法，技能任务发展，心理物理模型，反应时间，以及注意力和记忆的相关方面。主题包括系统设计和开发，危险和错误评估，和有效的视觉显示的性质。认可实验作为人类表现特征知识的来源。涵盖与人力资产工程、视觉、听觉、感知、信号检测和一些老化效应相关的研究和统计分析。环境、机器、产品和设备的安全性和可用性考虑了人机交互、决策制定和人体测量特征的原则。实验室经验包括文献回顾、实验设计、数据收集和分析、假设检验和生成报告，以告知安全、可用和适销的工程产品、过程和系统的设计。
先决条件:（即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-);(最低成绩为C的engl1111或最低成绩为C或ENGW 1111最低成绩为C或ENGW 1102最低成绩为C)
并修课程(s):即4523年
即4525。物流与供应链管理“，”(4小时)
介绍物流和供应链管理系统的分析、设计、控制和运行。包括供应链组件、物流信息系统、预测、生产调度、库存管理、运输和仓储以及设施位置规划的集成。
先决条件:（即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-);即4515年最低成绩为D-
即4530。制造系统和技术。(4小时)
专注于制造和设计以及它们之间的相互影响。涵盖了设计-制造集成、制造系统、制造过程和技术、制造自动化、生产计划和控制的基础知识。课程主题包括并行工程、装配设计、可制造性设计、快速成型、机械公差、材料清单、成组技术、计算机辅助工艺规划、数控零件编程、可编程逻辑控制器、柔性制造系统、计算机集成制造和准时制哲学。主题还包括传统制造工艺，如铸造、成形、机械加工、焊接、成型和颗粒加工，以及非传统制造工艺，如电火花加工、激光加工和水射流加工。学生必须在制造实验室进行与制造相关的实验，以获得实践经验。
并修课程(s):即4531年
即4535。全球环境下的人机系统。(5小时)
在国际环境中引入人机系统。为学生提供一个到国外旅行的机会，在体验全球环境中的问题和人为因素考虑的同时，发展理论理解。主题包括人类表现、信息处理、学习、记忆;视觉、视觉表现、界面展示设计;听觉、噪音、听觉和听觉信号;人体测量特征;认知，可用性测试，人机界面设计原则。实验室经验包括实验设计，数据收集，分析和实验室报告的生成。包括一个专注于应用程序的项目，让学生深入研究影响东道国工程和技术发展的问题。
先决条件:（即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-);(最低成绩为C的engl1111或最低成绩为C或ENGW 1111最低成绩为C或ENGW 1102最低成绩为C)
即4625。设施规划和物料搬运。(4小时)
探索设施设计的工程工具、技术和概念。“设施”一词的定义很广泛。工厂、学校、医院或为顾客提供产品或服务的地方都被认为是设施。使学生对设施规划和设计过程有广泛而实用的理解。材料处理的关键性质进行了讨论，并研究了设计最佳处理系统的方法。操作、研究、统计方法和软件应用的工具是解决问题活动的重点。
先决条件:即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-
即4699。工业工程专题“，”(4小时)
专注于学生与导师商定的先进工业工程项目。可无限重复。
即4990。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即4991。研究。(4小时)
提供在教师监督下进行研究的机会。
属性(s):NUpath集成经验
即4993。独立的研究。(1 - 4小时)
在个别教员的监督下提供理论或实验工作。可无限重复。
即5137。工业工程中的计算建模“，”(4小时)
为工业工程应用建立计算模型。为学生提供了一个学习如何识别问题，将其划分为子系统，开发每个子系统的数学模型，并用Python实现的机会。选定的问题是特定于工业工程应用的例子库存系统，排队系统，生产计划和控制，供应链管理，运输，网络流，预测，调度，蒙特卡罗模拟，回归分析，敏感性分析，以及数据科学和机器学习中的决策支持系统，以测试和从模型中学习。学生也有机会学习如何使用Python库来实现相应的数据结构和算法。
先决条件:通用电气1111最低成绩为D-或通用电气1502最低成绩为D或研究生课程录取
即5374。工业工程专题“，”(4小时)
提供当前感兴趣的工业工程主题。可以重复两次。
即5390。工业工程结构化数据分析“，”(4小时)
涵盖IE应用程序使用结构化数据分析的基本知识和技能。为学生提供了一个学习数据清理和准备，以及数据集分析和VBA编码(编写宏和创建GUI)的机会，既可以作为电子表格公式的驱动程序，也可以作为独立的编程语言。最后一个项目涉及到一个结构化数据分析应用程序的开发和演示，以解决工业工程概念。
先决条件:（即4515年最低成绩为D-或或6205最低成绩为C-);（即3412年最低成绩为D-或即6200年最低成绩为C-)
即5400。医疗保健系统建模与分析。(4小时)
讨论医疗保健运营管理的主要功能，如患者和流程流、流程改进、设施布局、人员配置和调度、容量规划以及资源分配。专注于分析、设计、管理和控制提供临床护理所必需的卫生系统和过程。系统工程方法的应用，如优化，模拟和排队模型，通过论文和案例研究讨论在不同的护理环境(如医院，急诊科，外科，和门诊)不同的疾病(如糖尿病，癌症，精神健康，心血管疾病)。使用电子表格工具建模并解决仿真和优化问题。如果不满足先决条件，需要同等的课程学习。
先决条件:即4515年最低成绩为D-或或6205最低成绩为C-
即5500。公共项目中的系统工程“，”(4小时)
介绍了解决公共项目和社会需求的数学建模的设计、开发、分析和应用。系统工程和数学模型构成了公共和私人应用决策的基础。专注于社会应用，为学生提供了一个机会来发现如何在模型和政策的开发中纳入公共目标和大系统的特征。检验在公共项目(如公共卫生系统，政府项目)和公共安全(如安全，应急准备和灾害响应)运行中的应用。建模技术包括博弈论、数据包络分析、成本效益分析、仿真、微分方程和随机优化。如果不满足先决条件，需要同等的课程学习。
先决条件:（即4515年最低成绩为D-或或6205最低成绩为C-);（即3412年最低成绩为D-或即5374年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-或即5374年最低成绩为C-(毕业)或即6200年最低成绩为C-)
即5617。精益概念和应用。(4小时)
涵盖了精益思维的基本原理，以及如何将这些知识应用于实际问题。对于希望在全球市场上保持竞争力的组织来说，精益思维是必不可少的。它要求改变流程以消除浪费，缩短产品交付时间，提高产品质量，并削减成本，同时提高客户满意度。为学生提供学习概念的机会，一套流程改进工具，实施方法，以及精益劳动力发展的最佳实践。广泛使用主动学习练习和模拟，以及来自不同学科的案例研究，帮助学生了解精益原则如何应用于制造业以及不太传统的领域，如知识工作和医疗系统。
并修课程(s):即5618年
即5620。大规模定制。(4小时)
为学生提供大规模定制(MC)的概念理解和实施策略。MC既是一种商业模式，也是一种生产模式，公司为客户提供适合他们个人需求的商品和服务，但这样做的效率和成本都是大规模生产的。MC在许多领域都很重要，包括计算机、汽车、医疗保健、银行、保险和旅游业。它以工业工程、机械工程、管理科学和市场营销的原理为基础。主题包括大规模定制生产系统的类型学、MC的制造过程、MC的信息需求、客户关注、营销问题、技术支持、实施方法和案例研究。方法包括讲座、案例讨论、工厂参观、客座讲座和学期项目。跨学科活动，特别是工程和商业学生之间的活动，在任何可能的情况下都是鼓励的。
即5630。生物传感器与人类行为测量。(4小时)
强调在复杂的人机交互中测量人的行为。主题包括介绍复杂的人机交互;复杂人机交互的研究方法;人类各种心理生理信号/线索，包括生理线索、面部表情、眼球注视运动、头部运动、语境线索;人的线索与行为关系;这些人类线索/信号的传感器和测量;生物传感器的基本原理;生物传感器的一般分类;目前构建生物传感器的技术;传统传感器和新技术，包括微/纳米技术; general systematic design process for biosensors; application of biosensors to understand human behavior in human-machine interactions. Also introduces the latest relevant research advancements in sensor fusion, affective computing, and emotion recognition.
即5640。工程应用数据挖掘。(4小时)
介绍数据挖掘概念和统计/机器学习技术，用于分析和发现工程领域(如制造、医疗保健、可持续性和能源)中出现的大型数据集中的知识。主题包括数据约简、数据探索、数据可视化、概念描述、挖掘关联规则、分类、预测和聚类。讨论来自制造业、零售业、医疗保健、生物医学、电信和其他行业的数据挖掘案例研究。
先决条件:即3412年最低成绩为D-或数学3081最低成绩为D-或即6200年最低成绩为C-
即6200。工程概率与统计“，”(4小时)
学习概率的基本概念。主题包括事件、样本空间、离散和连续随机变量;密度函数、质量函数、累积概率分布、矩生成函数;随机变量的期望;常见的离散和连续概率分布，包括二项式、泊松、几何、均匀、指数和正态分布;随机变量的多元概率分布、协方差和独立性;抽样和描述性统计;参数估计，置信区间，假设检验。还介绍了方差分析。需要多元微积分的知识。
即6300。制造方法和工艺。(4小时)
专注于制造业及其与设计和计算机的关系。研究设计与制造各方面之间的关系。涵盖制造系统，制造工艺，物料清单，成组技术，机械公差，QC, SPC, QPC, TQM，工艺规划和CAPP, NC零件编程，供应链管理，生产调度，JIT，精益制造，柔性制造系统，CIM单元，以及通过可编程逻辑控制器的制造控制。
即6500。人类的性能。(4小时)
探索广泛的人机系统。关注人力绩效、人力系统集成、评估和应用，以及它们如何提高生产力、效率、安全性和工作生活质量。涉及在系统中设计机器、操作、工作和工作环境，使它们与人类的能力、特征和限制兼容。讨论各种人机系统和交互，包括交通、医疗保健、人机、人-机器人、消费产品和服务行业。
即6600。分析的计算和可视化。(4小时)
为学生提供一个机会，学习如何在工程、医疗保健运营、制造和相关应用程序中使用可视化工具和技术进行数据探索、知识发现、数据讲故事和决策。涵盖Python和R数据挖掘和可视化的基础知识。通过关注颜色编码、形状选择、空间布局和注释等细节，向学生介绍静态和交互式可视化图表和技术，揭示信息、模式、交互和比较。
即6700。数据管理分析。(4小时)
涵盖了数据库管理的理论和应用，以支持数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能。讨论数据库设计和建模、数据库系统、数据存储以及不断发展的数据仓库和数据治理领域中的基本概念和新兴技术。提出了一个平衡的理论和实践的重点，涵盖关系数据库，NoSQL数据库，数据集成，数据质量，数据治理，大数据和数据处理分析。
即6800。数据分析工程基础。(4小时)
提供主题和技能，旨在为学生准备在数据分析工程的高级课程。涵盖了与概率、特征值和特征向量、聚类分析、文本挖掘和时间序列分析相关的基本概念和方法的实现。为学生提供一个学习如何使用现代数据结构和应用计算方法进行数据清理和数据争论操作的机会。
即6962。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即7200。供应链工程。(4小时)
介绍现代定量技术设计，分析，管理，并改善供应链使用确定性和概率模型。主题包括供应链的宏观观点，需求预测，总体规划，排序和调度，库存分析和控制，材料需求规划，定价和收益管理，合同决策，运输决策，位置和分配决策，供应商选择方法，以及全球供应链。
先决条件:（即5374年最低成绩为D-或即5374年最低成绩为C-(毕业)或即6200年最低成绩为C-或数学7241最低成绩为C);或6205最低成绩为C-
即7215。仿真分析。(4小时)
涵盖基本队列模型，仿真和建模，仿真模型设计，仿真语言的调查，其中详细涵盖了一种语言，输入数据分析和分布拟合，模型验证和验证，输出分析和瞬态/稳态响应，终止/非终止系统，模型实验和优化，随机数/随机变量生成，以及方差减少技术。
先决条件:即5374年最低成绩为D或即5374年最低成绩为C(研究生)或即6200年最低成绩为C或数学7241最低成绩为C
即7270。智能制造。(4小时)
涵盖先进的和新兴的主题在制造业。讨论了数字和信息物理制造的基础知识，包括机器通信协议、控制体系结构、基于代理和完整系统、基于云的和面向服务的制造，以及人工智能在制造中的应用。
先决条件:即5374年最低成绩为D-或即5374年最低成绩为C-(毕业)或即6200年最低成绩为C-
即7275。工程中的数据挖掘。(4小时)
涵盖了数据挖掘在工程中的理论和应用。回顾了数据挖掘的基本原理和关键概念，讨论了重要的数据挖掘技术，并介绍了实现这些技术的算法。具体介绍了用于数据预处理、关联规则提取、分类、预测、聚类和复杂数据探索的数据挖掘技术。讨论数据挖掘在多个领域中的应用，包括制造业、医疗保健、医药、商业和其他服务部门。
先决条件:即5374年最低成绩为D或即5374年最低成绩为C(研究生)或即6200年最低成绩为C或数学7241最低成绩为C
即7280。工程统计方法“，”(4小时)
讨论用于分析和预测随机现象的统计模型。主题包括回顾描述性统计和假设检验，线性模型，回归和方差分析。介绍实验设计。涵盖单个和多个感兴趣因素的实验，并考虑具有高阶实验限制的实验。
先决条件:即5374年最低成绩为D或即5374年最低成绩为C(研究生)或即6200年最低成绩为C或数学7241最低成绩为C
即7285。统计质量控制。(4小时)
本课程旨在学习质量计划及改进的基本概念。研究分析和应用现代统计过程控制方法，包括cusum, EWMA，多元，和修改控制图。包括检验误差和抽样方案的设计。主题包括软件质量保证，以及Deming、Ishikawa、Feigenbum和Taguchi的质量计划、组织和改进方法的概念研究。
先决条件:即6200年最低成绩为C或数学7241最低成绩为C
即7290。可靠性分析和风险评估。(4小时)
研究了风险评估和可靠性分析方法的原理，包括故障树、决策树和可靠性框图。讨论用于分析部件和系统可靠性的经典方法、贝叶斯方法和中位秩方法。介绍了决定构件应力和强度的各种因素及其对系统可靠性的影响。使用实际应用，例子和问题，涵盖广泛的工程领域，如机械，电气，工业，计算机，结构和自动控制系统。
先决条件:即6200年最低成绩为C或数学7241最低成绩为C
即7295。强化学习在工程中的应用。(4小时)
涵盖强化学习(RL)的基本原理及其在工程领域的应用。提供RL概念和重要算法的概述。演示RL在制造、供应链、医疗保健和工程经济学中解决工程问题的应用。为学生提供一个机会，通过一系列的实验室课程，掌握他们的技能，将RL应用于实际工程项目。
先决条件:即6200年最低成绩为C-
即7300。工程统计学习。(4小时)
涵盖数据分析的统计模型和方法。回顾统计推理和学习理论的基本原理和关键概念。介绍了重要的统计学习技术和实现算法。讨论回归的普通最小二乘，过拟合和正则化，广义线性模型，非线性和非参数模型。将贝叶斯统计应用于分类问题。提供理论方面，包括统计学习框架，条件概率方法，及其在几个领域的应用，包括制造业，医疗保健和商业。
先决条件:即6800年最低成绩为C-
即7315。人力因素工程。(4小时)
为学生提供一个机会，获得必要的知识和技能，以识别和分析现有或潜在的人为因素问题，并确定，设计，并可能实施可行的解决方案。包括介绍人的因素和人体工程学;工程人体测量学与生物力学;与人为因素和工作站设计相关的生理学;认知与信息加工;决策、注意力和工作量;人为失误和事故;人机界面设计;控制和显示;以及人为因素在交通运输、航空航天、消费品设计等方面的应用。
即7374。工业工程专题“，”(4小时)
为指导本课程的工作人员提供感兴趣的主题以供进一步研究。可无限重复。
即7440。工业工程领导力挑战项目(4小时)
为学生提供一个机会，以工业工程为重点，开发和展示可销售的技术产品或原型的演示计划。构成了技术商业化论文规模项目的前半部分。需要与赞助机构或雇主一起工作/培训，以改进流程或开发对组织具有重大价值的项目，并展示出可量化的市场影响，同时增强学生的技术和工程深度，培养学生的领导力发展。
即7442。工业工程领导力挑战项目(4小时)
仍在继续即7440年，进一步发展一个论文规模的科技商业化项目。为学生提供一个机会，展示他们开发的具有市场价值的技术产品或工业工程原型，并就该项目制作一份书面报告，以使咨询委员会满意。需要与赞助机构或雇主一起工作/培训，以改进流程或开发对组织具有重大价值的项目，并展示出可量化的市场影响，同时增强学生的技术和工程深度，培养学生的领导力发展。
先决条件:即7440年最低成绩为C-
即7500。自然语言处理在工程中的应用。(4小时)
涵盖自然语言处理的基础知识及其在工程领域的应用。介绍自然语言处理的概念和重要算法。演示NLP在运输、土木工程、制造、医疗保健、商业、商业和选定的其他工程领域中解决工程问题的应用。一个实质性的课程项目为学生提供了一个机会来巩固他们的技能，将NLP应用于实际工程问题。
先决条件:即6200年最低成绩为C-
即7615。神经网络和深度学习。(4小时)
涵盖了神经网络在工程中的理论和应用。回顾了机器学习的基础知识，讨论了重要的神经网络架构，并介绍了神经网络的训练方法和算法。本课程中涉及的具体神经网络模型包括前馈神经网络，如深度学习架构、径向基函数网络、支持向量机、自组织特征映射和循环网络。讨论神经网络在多个领域的应用，包括制造业、医疗保健、医药、商业以及诊断和预后。
即7945。硕士项目。(4小时)
在个别教员的监督下提供理论或实验工作。
即7962。选择性。(1 - 4小时)
为在其他学术机构学习的课程提供选修学分。可无限重复。
即7978。独立的研究。(1 - 4小时)
在个别教员的监督下提供理论或实验工作。独立研究必须由学术顾问提出申请并批准。申请人必须清楚说明修读该课程的理由;目标的简要描述;以及预期结果、交付成果和评分方案。硕士研究生在论文或项目选择上不具备自主学习的资格。
即7986。研究。(0小时)
为学生提供在教师监督下进行全职研究的机会。
即7990。论文。(1 - 8小时)
提供在教师指导下进行的分析和/或实验工作，以满足学位要求。要求一年级学生参加研究生研讨会，向学生介绍选择研究课题、进行研究和准备论文的方法。要求成功完成研修班课程。可无限重复。
即7996。论文延续。(0小时)
继续在一个系教员的监督下进行论文工作。
即8960。参选Preparation-Doctoral。(0小时)
为学生提供在教师监督下准备博士资格考试的机会。适用于已完成所有必需的博士课程，但尚未获得博士资格的学生;未完成所有博士课程的学生不允许注册本课程。可以重复一次。
即8986。研究。(0小时)
为学生提供在教师监督下进行全职研究的机会。可无限重复。
即9000。获得博士学位。(0小时)
成功完成博士候选人的课程要求。
即9986。研究。(0小时)
为学生提供在教师监督下进行全职研究的机会。可无限重复。