Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Những điều cơ bản về tính ngẫu nhiên & mô phỏng
Chương này cung cấp cho bạn các công cụ cần thiết để chạy một mô phỏng. Ta sẽ bắt đầu với phần ôn tập về biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất. Tiếp theo, bạn sẽ học cách chạy mô phỏng bằng cách xem quy trình làm việc của mô phỏng rồi tái hiện nó trong bối cảnh trò chơi xúc xắc. Cuối cùng, ta sẽ học cách dùng mô phỏng để ra quyết định.
- Giới thiệu về biến ngẫu nhiên50 XP
- np.random.choice()50 XP
- Biến ngẫu nhiên Poisson100 XP
- Xáo bài100 XP
- Những điều cơ bản về mô phỏng50 XP
- Gieo một con xúc xắc công bằng100 XP
- Thả hai con xúc xắc công bằng100 XP
- Mô phỏng trò chơi xúc xắc100 XP
- Dùng mô phỏng để ra quyết định50 XP
- Mô phỏng một lần quay xổ số100 XP
- Có nên mua không?100 XP
- Tính giá vé số hòa vốn100 XP
2
Xác suất & Quy trình sinh dữ liệu
Chương này giới thiệu các khái niệm xác suất cơ bản và giúp bạn hiểu thực hành về quy trình sinh dữ liệu. Ta sẽ xem một số ví dụ mô hình hóa quy trình sinh dữ liệu và kết thúc bằng việc mô hình hóa một mô phỏng quảng cáo eCommerce.
3
Phương pháp lấy mẫu lại
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu ngắn gọn về các phương pháp lấy mẫu lại và ứng dụng của chúng. Bạn sẽ làm quen với bootstrap, jackknife và kiểm định hoán vị. Sau khi hoàn thành chương, học viên có thể bắt đầu áp dụng các phương pháp lấy mẫu lại đơn giản cho phân tích dữ liệu.
4
Ứng dụng nâng cao của mô phỏng
Trong chương này, học viên sẽ được giới thiệu một số ứng dụng cơ bản và nâng cao của mô phỏng để giải quyết các vấn đề thực tế. Ta sẽ cùng giải một bài toán lập kế hoạch kinh doanh, tìm hiểu về Monte Carlo Integration, Phân tích Power bằng mô phỏng và kết thúc với mô phỏng danh mục đầu tư tài chính. Sau khi hoàn thành chương, bạn sẽ sẵn sàng áp dụng mô phỏng để giải quyết các vấn đề hàng ngày.
Mô phỏng Thống kê bằng Python
Hoàn
thành khóa học
