[心得] 應用機率模型 黃文瀚
課名：應用機率模型
科號：STAT502000
老師：黃文瀚
課本：Ross, S. M. (2014).Introduction to Probability Models,11th Edition.
課別：
(跨領域)人工智慧與應用基礎學分學程
(跨領域)音樂科技與健康學分學程
(跨領域)神經科學學分學程
學分：3
涼度：★★★★★
甜度：★★★★☆
建議先修課程：機率論
課程內容\簡介：
◎ Random Variables, Conditional Probability and Conditional Expectation
◎ Discrete-time Markov Chains (DTMC)
◎ Exponential Distribution and Poisson Process
◎ Brownian Motion
這堂課在學基本的隨機過程，以前學過的機率期望值等概念，會用來分析一些實際現象，
像是幾天後的降雨機率、非公平賭博的獲勝機率、分配的最佳化問題、股票價格模型建立等等
課綱有寫會教到 continuous MC , Renewal theorey, Reliability theorey.
但來不及教到，我想是DTMC那章節教太久了。可能是因為考慮到外系的關係，挺可惜的。
上課方式：
實體授課，老師會編講義，基本上都教課本內容。
給分：
-Class participation & Homework: 35%.
-Mid-term exam : 30%.
-Final exam/presentation: 35%.
考試作業型態：
有5次作業，全都是課本習題。
課本很經典，網路上應該一堆討論，不會寫就查。
考試主要就期中期末，有唸懂+把一些比較技巧性的例題背一背應該不會考太差。
主要就是考定義、習題、和一些習題，勤練多看就好，特別是馬可夫鍊的部分。
如果期中考太差的話其他人應該也會考很差，這樣老師可能會讓大家重考一次其中。
老師的喜好、個性：
老師人很好，很希望學生能和他在課堂上互動，但大部分的人好像很害羞?
給加簽嗎?應該給吧?但通常不會滿人
補充:
分數實分實算，老師不太愛當人，所以大家考差的話會重考一次來刷分。
不過期末考就不會這樣做，這堂課的期末比期中還簡單，應該是不用太擔心分數會難看。
除非你是A+分奴，這堂課可能需要有點慧根才建議來修。
修完這門課，應該可以去修一下數學系開的隨機微積分或隨機過程，如果修完還有興趣的話。
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