Bu ders ile END 2991 sınavı için temel konseptleri çok iyi anlamakla kalmayıp sınava girmeye de tamamen hazır olacaksın.
Dersin içeriğinde yer alan Combinatory Analysis, Rules of Probability, Conditional Probability, Independence, Bayes Theorem, Discrete and Continuous Random Variables ve Joint Distributions kavramlarını çok iyi öğreneceksin ve hepsine dair örnek sorular ve geçmiş sınav soruları göreceksin.
Combinatorial Analysis
Basic Principles of Counting
Counting Examples
Permutations
Permutations Example
Groups and Circular Permutation Example
Identical Objects Example 1
Identical Objects Example 2
Identical Objects Example 3
Combination
n choose r
Committee Example 1
Committee Example 2
Ball Example 1
Ball Example 2
Axioms of Probability
Sample Space and Events
Probability
Axioms of Probability
Some Rules
Coin Example
Dice Example
Card Example 1
Card Example 2
Ball Example
Set Example
Birthday Example
Conditional Probability, Bayes' Rule and Independence
Conditioning Events
Total Probability Rule
Example 1
Example 2
Example 3
Example 4
Example 5
Example 6
Bayes' Rule
Bayes' Rule Example 1
Bayes' Rule Example 2
Independence
Independence Example 1
Independence Example 2
Sample Midterm Part I
Combinatorial Analysis 1
Combinatorial Analysis 2
Combinatorial Analysis 3
Combinatorial Analysis 4
Axioms of Probability 1
Axioms of Probability 2
Axioms of Probability 3
Axioms of Probability 4
Conditional Probability 1
Conditional Probability 2
Conditional Probability 3
Conditional Probability 4
Independence 1
Independence 2
Conditional Probability and Independence
Bayes' Rule 1
Bayes' Rule 2
Bayes' Rule 3
Bayes' Rule 4
Bayes' Rule 5
Bayes' Rule 6
Bayes' Rule 7
Bayes' Rule 8
Bayes' Rule 9
Discrete Random Variables
Random Variables
Probability Mass Function
PMF Example 1
PMF Example 2
Cumulative Distribution Function
CDF Example 1
Continuous Random Variables
Probability Density Function - PDF
Example 1
Cumulative Distribution Function - CDF
Example 2
Sample Midterm Part II
Discrete Random Variable 1
Discrete Random Variable 2
Discrete Random Variable 3
Discrete Random Variable 4
Discrete Random Variables 5
Discrete Random Variables 6
Discrete Random Variables 7
Discrete Random Variables 8
Discrete Random Variables 9
Discrete Random Variables 10
Continuous Random Variables 1
Continuous Random Variables 2
Continuous Random Variables 3
Continuous Random Variables 4
Continuous Random Variable 5
Continuous Random Variable 6
Continuous Random Variable 7
Continuous Random Variable 8
Discrete Joint Probability
Probability Mass Function
PMF Example
Marginal PMF and CDF
Continuous Joint Probability
Introduction
Marginal PDF and CDF
Sample Midterm Part III
Discrete Joint Probability 1
Discrete Joint Probability 2
Discrete Joint Probability 3
Continuous Joint Probability 1
Continuous Joint Probability 2
Continuous Joint Probability 3
Continuous Joint Probability 4
Continuous Joint Probability 5
2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. 11 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim. Unicourse'ta sunduğum derslerin yanında eğitim departmanının da sorumluluğunu üstlenmekteyim.
2007 yılında Galatasaray Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden birincilikle mezun olduktan sonra Fransa'da Kriptoloji üzerine Fransa hükümeti tarafından verilen bursla yüksek lisans yaptım. Devamında ikinci kez sınava girerek Boğaziçi Matematik bölümünü de bitirdim. Yaklaşık 15 yıldır üniversite öğrencilerine dersler vermekteyim.
999 TL