Чему вы научитесь
- Оценивать вероятности, математическое ожидание и уклонения
- Оценивать вероятность выигрыша в азартных играх
- Моделировать задачи с помощью соответствующих вероятностных распределений
- Использовать Python для вычисления вероятностей
О курсе
Курс охватывает основы теории вероятностей, необходимые для анализа случайных процессов в компьютерных науках. Вы познакомитесь с вероятностным пространством, случайными событиями, независимостью, условными вероятностями, формулой Байеса, математическим ожиданием, дисперсией, законами больших чисел, неравенствами Маркова, Чебышёва и Чернова. Отдельное внимание уделяется дискретным распределениям (биномиальному, геометрическому, Пуассона) и их приложениям. На протяжении курса вы будете решать задачи, писать код на Python и изучать, как вероятностные идеи используются в алгоритмах, машинном обучении и криптографии.
Для кого этот курс
Начальные требования
Знание математики на школьном уровне.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
В данном курсе мы будем изучать дискретную математику, идя от задач: для каждой важной темы мы предложим вам решить несколько тщательно отобранных задач, после чего разберём их и объясним, как именно соответствующая идея дискретной математики используется в решении. Это поможет вам сильно лучше разобраться в основных подходах. Для иллюстрации основных идей дискретной математики мы покажем вам много кода на Python: вы можете использовать такие куски кода, с одной стороны, как примеры использования дискретной математики в разных областях компьютерных наук, а с другой — как интерактивные примеры.
Программа курса
Сертификат
Входит в 1 программу
Что вы получаете
- Навыки и знания, необходимые для работы в области компьютерных наук
- Доступ к двумстам задачам с автоматической проверкой и решениями
- Поддержку преподавателей: мы отвечаем на вопросы в течение суток
- Доступ к форуму решений: вы сможете увидеть разные способы решения одной и той же задачи
- Сертификат