IE 301 (Fall 23) • Operations Research II • Part II
Özyeğin biz geldik! Probabilistic Dynamic Programming, Discrete/Continuous Time Markov Chain gibi konular artık çok kolay! Sen de özet konu anlatımları ve çıkmış sınav soruları ile sınavlara en hazır şekilde gir!
NLP with Dynamic Programming
Solving NLPs with Dynamic Programming (Integer Variables)
Solving NLPs with Dynamic Programming (Continuous Variables)
Example 1
Example 2
Probabilistic Dynamic Programming
What is the difference?
Example 1
Example 2
Example 3
Discrete Time Markov Chains
Markov Property & Transition Matrix
N-Step Transition Matrix
Unconditional Probabilities
Exam Like Question 1
Classification of States
Steady State Probabilities 1
Steady State Probabilities 2
Expected Recurrence Time
Exam Like Question 2
First Passage Time
Expected First Passage Time
Absorbing State
Average Cost-Complex Cost (Important)
Expected Total Discounted Cost
Continuous Time Markov Chains
Transition Rate Matrix
Steady State Equations
Transition Rate Matrix 2
Sample Exam Problems
Probabilistic Dynamic Programming 1
Probabilistic Dynamic Programming 2
Probabilistic Dynamic Programming 3
Probabilistic Dynamic Programming 4
Discrete Time Markov Chain 1
Discrete Time Markov Chain 2
Continuous Time Markov Chain 1
Eğitmen
MSCS
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. Şu anda UALR'da Information Science doktora eğitimimi sürdürüyorum. 7 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim.
Ders İçeriği
₺790.00
Bu dersin özellikleri:
- Okuluna özel hazırlanmış içerikler
- Çıkmış sorular
- Soruları eğitmenlerimize sorma
- Topluluktaki sorulara erişim
- İstediğin yerden, dilediğin kadar
- Kendi hızında öğrenme