Теорія ймовірностей для комп’ютерних наук

Освітня програма: Комп'ютерні науки (Бакалавр)

Структурний підрозділ: Факультет інформаційних технологій

Назва дисципліни
Теорія ймовірностей для комп’ютерних наук
Код дисципліни
ОК 16
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2022/2023
Семестр / Триместр
3 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
5
Результати навчання
Використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Володіння навичками та знаннями з математичного аналізу та дискретної математики. 2. Вміння самостійно працювати з науковою та науково-методичною математичною літературою.
Зміст навчальної дисципліни
«Теорія ймовірностей для комп’ютерних наук» включає основні поняття теорії ймовірностей, математичної статистики, простір елементарних подій, операцій з подіями, ймовірність події, умовна ймовірність, властивості ймовірностей, формули повної ймовірності, формули Байєса, випадкові величини, схема Бернуллі, біноміальний розподіл, щільність розподілу, рівномірний розподіл, нормальний розподіл, показниковий розподіл, математичне сподівання, дисперсія, кореляція, вибіркова сукупність, вибіркове середнє, вибіркова дисперсія, вибірковий коефіцієнт кореляції, пряма регресії, методи оцінки параметрів, методи перевірки гіпотез, методи побудови довірчих інтервалів. Ці базові математичні поняття необхідні для підготовки студентів до використання методів теорії ймовірностей задля побудови математичних моделей в комп’ютерних науках за допомогою статистичних методів та застосовування ймовірнісних методів для розв’язання задач в сфері інформаційних технологій з метою набуття навичок самостійного використання і вивчення літератури з теорії ймовірностей.
Рекомендована та необхідна література
Барковський В., Барковська Н., Лопатін О. Теорія ймовірностей та математична статистика. – К. Центр навчальної літератури, 2019 – 424с. Вигоднер І.В., Білоусова Т.П., Ляхович Т.П. Теорія ймовірностей та математична статистика. – Гельветика, 2019 – 336с. Прилуцький Ю.І., Ільченко О.В., Цимбалюк О.В., Костерін С.О. Статистичні методи в біології: підручник – К.: Наукова Думка, 2017 – 233 с. Найко Д.А. Шевчук О. Ф. Теорія ймовірностей та математична статистика: навч. посіб. – Вінниця: ВНАУ, 2020 – 382 с. Кармелюк Г. Теорія ймовірності та математична статистика: навч. посіб. – К.: Центр навчальної літератури, 2019 – 576 с. Зайцев Є.П. Теорія ймовірності і математична статистика: навч. посіб. – Алерта, 2017 – 440с. Бишевець Н.Г. Теорія ймовірностей та математична статистика з використанням табличного процесора MS Excel: навч. посіб. – Гельветика, 2021 – 234с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, практичні заняття, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
Семестрове оцінювання: контрольна робота по темі «Обчислення середніх, дисперсії та коефіцієнтів кореляції» – 10 балів (рубіжна оцінка 6 балів), контрольна робота по темі «Побудова інтервалів довіри для параметрів нормального розподілу» – 10 балів (рубіжна оцінка 6 балів), Оцінка за виконання та захист практичних робіт на практичних заняттях – 40 балів (рубіжна оцінка 24 бали). Підсумкове оцінювання у формі іспиту: .максимальна оцінка 40 балів, рубіжна оцінка 24 бали. Під час іспиту студент пише тест і відповідає на питання. Змістовні модулі (ЗМ) формують бали, які виставляються за результатами роботи студента впродовж усього семестру, як сума балів за систематичну роботу впродовж семестру. Підсумкова оцінка складається із суми балів за змістовні модулі та балів за іспит
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Кафедра інтелектуальних технологій
Факультет інформаційних технологій