Cơ sở về xác suất và thống kê

Ngay cả tôi, một người trưởng thành mắc chứng ADHD và chỉ số IQ ở mức hai con số, cũng có thể hoàn thành khóa học mà không gặp khó khăn gì. Ông giải thích tốt các khái niệm cơ bản của lý thuyết xác suất. Thật tuyệt vì bạn có thể nghe lại bất cứ khi nào bạn cần! Cảm ơn bạn đã thực hiện một bài giảng tuyệt vời.

Tôi mua ngay khóa học Đại số tuyến tính vì nó đang được giảm giá và Infron cũng đang giảm giá. Mình chưa học nhiều bài nhưng họ xem qua mục lục ở đầu bài để xem tổng thể nội dung được dạy là gì nên mình kiểm tra nội dung thì thấy nó chứa đúng tất cả những gì mình muốn. Điều duy nhất tôi hối tiếc là vì tôi đang nghiên cứu trí tuệ nhân tạo làm cơ sở nên tôi cần tập trung nhiều hơn vào thống kê Bayesian. Tuy nhiên, tôi nhận thức rõ rằng không dễ để trình bày cả thống kê toán học và thống kê Bayes trong một bài giảng. Vì vậy, nếu có cơ hội, tôi nghĩ sẽ rất tuyệt nếu nội dung về thống kê Bayesian cũng được bổ sung trong tương lai. Tôi rất hài lòng với mỗi bài giảng nên tôi đã mua 1 khóa học về Phép tính vectơ, vi phân và tích phân cơ bản vì có giảm giá. Cảm ơn vì bài giảng tuyệt vời.

Đây là một bài giảng hay giải thích cặn kẽ các khái niệm cơ bản dễ bỏ sót. Lời giải thích cũng rất dễ hiểu. Hơi thất vọng một chút là tài liệu giảng dạy và sách giáo khoa đều bằng tiếng Anh nhưng nó vẫn được viết bằng tiếng Anh rất dễ hiểu nên đỡ nặng nề hơn tôi nghĩ. Tôi nghĩ đây là một khóa học tuyệt vời để tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về xác suất và thống kê. Một nhược điểm là mỗi bài giảng quá dài. Cá nhân tôi xem các bài giảng trong thời gian nghỉ giải lao 20 phút dựa trên các chương trong sách giáo khoa và xen kẽ giữa việc đọc sách giáo khoa. Tôi nghĩ gánh nặng sẽ bớt đi nếu bạn chia nhỏ cấu trúc bài giảng từng chút một. Khác hơn thế này tôi thực sự thích nó. Tôi cũng mong có thêm bài giảng thống kê nâng cao.

Ồ...bạn đã trở lại rồi, Beomhee! Hãy chạy hết mình nhé~!!

Mặc dù hiểu biết của tôi còn hạn chế nhưng tôi muốn giới thiệu khóa học này.

Nội dung học tập tốt.

Cảm ơn bạn đã giúp tôi nghiên cứu lại xác suất và thống kê.

Trước hết xin cảm ơn bạn vì bài giảng rất hay :) Tôi đã mua tất cả các bài giảng của Beomhee Jo và trước đây không thể hoàn thành được, nhưng lần này nhờ chương trình học nên tôi đã có thể hoàn thành các bài giảng chất lượng cao trong 6 tuần (rất khuyến khích học tập) Nhờ bài giảng mà tôi đã có thể tìm hiểu về sự xác nhận. Tôi đã học được rằng lý thuyết xác suất phải đặt lên hàng đầu để hiểu được số liệu thống kê, tôi đã học về phân phối chuẩn và phân phối t từ AI, cũng như các công thức trong các bài báo mà chỉ cần nhìn vào chúng cũng khó hiểu và tôi có thể hiểu được tính hữu ích của chúng. Cá nhân tôi đã bắt đầu quá trình này từ rất sớm nhưng nó đã dễ dàng lên tới 2.1 phần 1. Từ đó trở đi, tôi chỉ nghe một lần thôi cũng không dễ hiểu vì các phần đều khó. Tuy nhiên, vì tài liệu bài giảng đã được cung cấp và bài giảng được thực hiện với những lời giải thích thân thiện nên tôi có thể hiểu rõ hơn nội dung bài giảng như thế nào nếu tôi nghe đi nghe lại nhiều lần. Mỗi bài giảng dài, từ 40 đến 90 phút, nên xem một lúc có thể khó khăn, nhưng vì tôi đã học nên nó thực sự có lợi thế là tiến triển trong một phạm vi nhất định. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể thực hiện được vì tôi có đủ thời gian nên tôi nghĩ sẽ rất nặng nề cho nhân viên văn phòng nếu phải xem trong giờ đi làm. Nếu bạn thực hiện các bài giảng trong tương lai bằng cách chia chúng thành các chủ đề phụ trong một bài giảng, thì có nhiều bài giảng sẽ dừng trong vòng 20 phút, vì vậy những sinh viên xem chúng vào thời gian rảnh rỗi sẽ có thể tham gia bài giảng mà bớt gánh nặng hơn khi phát bài giảng. Tài liệu PPT cũng được cung cấp nên rất thuận tiện để sử dụng cho việc học tập. Tôi giới thiệu bài giảng cho người khác và ngay cả khi bạn có thời gian rảnh rỗi, tôi khuyên bạn nên thử nó như một buổi học. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu trực tuyến, chia trước khối lượng nghiên cứu và chọn ngẫu nhiên những người thuyết trình cho từng chủ đề phụ vào ngày nghiên cứu. Tôi nghĩ sẽ hữu ích hơn cho nhiều người hơn trong việc cải thiện kỹ năng toán học của họ nếu bạn tạo các bài giảng toán khác khi có thời gian. Cảm ơn bạn một lần nữa vì đã có những bài giảng tuyệt vời :) ++ Họ luôn giải đáp thắc mắc một cách tử tế và nhanh chóng.