• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

Герасёв М. С., Kiselev D., Beketov M. et al.

In bk.: 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW). Curran Associates, 2024. P. 887-890.

Препринт
A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models

Kardanova E., Ivanova A., Tarasova K. et al.

Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI). cs.CL. arXiv, 2024

Основы прикладной математики и информатики

2022/2023
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Адаптационный курс является обязательным для посещения студентами, которые не имеют базового образования в области прикладной математики и информатики. Основные разделы курса: • Понятие функции. Производная. Определенный интеграл. • Введение в теорию вероятностей. Вероятность события. Условная вероятность. Формула полной вероятности и формула Байеса. • Дискретные случайные величины. Совместное распределение дискретных случайных величин. Непрерывные случайные величины. • Введение в статистику. Выборка и ее описание. Статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез. • Шкалы. Оценка связи между показателями, измеренными в различных шкалах. • Понятие линейного пространства и базиса. Матрицы и операции с ними. • Булевы функции. Таблицы истинности. Формулы. Эквивалентные преобразования.