课名：应用机率模型 科号：STAT502000 老师：黄文瀚 课本：Ross, S. M. (2014).Introduction to Probability Models,11th Edition. 课别： (跨领域)人工智慧与应用基础学分学程 (跨领域)音乐科技与健康学分学程 (跨领域)神经科学学分学程 学分：3 凉度：★★★★★ 甜度：★★★★☆ 建议先修课程：机率论 课程内容\简介： ◎ Random Variables, Conditional Probability and Conditional Expectation ◎ Discrete-time Markov Chains (DTMC) ◎ Exponential Distribution and Poisson Process ◎ Brownian Motion 这堂课在学基本的随机过程，以前学过的机率期望值等概念，会用来分析一些实际现象， 像是几天後的降雨机率、非公平赌博的获胜机率、分配的最佳化问题、股票价格模型建立等等 课纲有写会教到 continuous MC , Renewal theorey, Reliability theorey. 但来不及教到，我想是DTMC那章节教太久了。可能是因为考虑到外系的关系，挺可惜的。 上课方式： 实体授课，老师会编讲义，基本上都教课本内容。 给分： -Class participation & Homework: 35%. -Mid-term exam : 30%. -Final exam/presentation: 35%. 考试作业型态： 有5次作业，全都是课本习题。 课本很经典，网路上应该一堆讨论，不会写就查。 考试主要就期中期末，有念懂+把一些比较技巧性的例题背一背应该不会考太差。 主要就是考定义、习题、和一些习题，勤练多看就好，特别是马可夫链的部分。 如果期中考太差的话其他人应该也会考很差，这样老师可能会让大家重考一次其中。 老师的喜好、个性： 老师人很好，很希望学生能和他在课堂上互动，但大部分的人好像很害羞? 给加签吗?应该给吧?但通常不会满人 补充: 分数实分实算，老师不太爱当人，所以大家考差的话会重考一次来刷分。 不过期末考就不会这样做，这堂课的期末比期中还简单，应该是不用太担心分数会难看。 除非你是A+分奴，这堂课可能需要有点慧根才建议来修。 修完这门课，应该可以去修一下数学系开的随机微积分或随机过程，如果修完还有兴趣的话。 --

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