Akademik Dersler - İçerik

Kombinatoryal analiz ve sayma tekniklerini kullanarak karmaşık örnek uzaylarındaki olasılık problemlerini çözebilir.
Bayes Teoremi'ni uygulayarak koşullu olasılık problemlerini çözebilir ve yapay zekadaki sınıflandırma problemlerine uyarlayabilir.
Bir rassal değişkenin olasılık dağılımını (kesikli/sürekli) belirleyebilir, beklenen değer ve varyans hesaplamalarını matematiksel olarak yapabilir.
Birden fazla rassal değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi kovaryans ve korelasyon kavramlarıyla açıklayabilir, korelasyon matrisini yorumlayabilir.
Merkezi Limit Teoremi'ni kullanarak bağımsız rassal değişkenlerin toplamlarının veya ortalamalarının asimptotik davranışını tahmin edebilir.
Basit sistemleri Markov Zincirleri ile durum-geçiş diyagramlarına dönüştürebilir ve durağan durum olasılıklarını analiz edebilir.