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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
  • 강의학기
    2013년 2학기
  • 조회수
    26,500
  • 평점
    5/5.0 (6)
This course covers the fundamental concepts of probability and stochastic processes including:

sample space, conditional probability, independence, random variables, limit theorems, basic stochastic processes and Markov Chains. These concepts are widely used in science and engineering in order to describe and analyze uncertain phenomena in the real world. Our goal is to get familiar with these concepts so that we can apply them in the subsequent courses such

as Digital Image Processing, (Multimedia) Signal Processing, etc.
Introduction. Probability axioms and random variables
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차시별 강의

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1. 비디오 Introduction. Probability axioms and random variables PDF/PMF and CDF URL
비디오 Introduction. Probability axioms and random variables PDF/PMF and CDF URL
2. 비디오 Function of random variables Definitions of convergence Convergence in probability, convergence with probability 1, convergence in distribution URL
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3. 비디오 Useful inequalities and law of large numbers. Central limit theorem Markov inequality, Chebyshev inequality, Chernoff bound URL
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4. 비디오 Bernoulli process and Poisson process Definitions and properties of Bernoulli and Poisson processes URL
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5. 비디오 Discrete-time Markov chains and steady-state behavior Definition, state transition probability, Markov property URL
6. 비디오 Mixing time and midterm review Role of second largest eigenvalues and midterm review URL
7. 비디오 M/M/1 queues Poisson arrival and exponential service, analysis of waiting times URL
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8. 비디오 M/G/1 queues and Pollaczek- Khinchin formula Definition of M/G/1 queue and derivation of Pollaczek-Khinchin formula URL
비디오 M/G/1 queues and Pollaczek- Khinchin formula Definition of M/G/1 queue and derivation of Pollaczek-Khinchin formula URL
9. 비디오 Estimation theory and Expectation- Maximization (EM) algorithm Bayesian estimation, expectation maximization URL
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10. 비디오 Hidden Markov models (HMM) Modeling uncertain pheonomena using hidden Markov models URL
비디오 Hidden Markov models (HMM) Modeling uncertain pheonomena using hidden Markov models URL
11. 비디오 Counting processes and Renewal processes Definition of counting and renewal processes, and analysis URL
비디오 Counting processes and Renewal processes Definition of counting and renewal processes, and analysis URL
12. 비디오 Randomized algorithms Applications of probability and stochastic processes to randomized algorithms URL
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13. 비디오 Randomized algorithms and course review Applications of probability and stochastic processes to randomized algorithms URL
비디오 Randomized algorithms and course review Applications of probability and stochastic processes to randomized algorithms URL

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사용자 의견

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운영자2023-04-18 09:02
KOCW입니다. 건국대학교는 학교 측 사정으로 KOCW에 강의 자료는 제공하지 않습니다. 이용에 참고 바랍니다.
go***************** 2023-04-17 23:47
강의자료가 있습니까?
운영자2021-02-18 09:12
KOCW입니다. 강의오류를 확인하여 수정했습니다.
re********** 2021-02-18 02:52
강의가 재생되지 않습니다. 해결해주시면 감사하겠습니다.
운영자2020-01-16 14:54
KOCW입니다. 건국대학교로 강의교재에 대해 다시 문의했습니다. 답변이 오는 대로 안내드리겠습니다.
yo********* 2020-01-16 13:36
아래 교재 답변이 잘못된 것 같습니다. 답변주신 Bertsekas and Tsitsik 의 책은 이향원 교수의 또 다른 강의인 '확률 및 통계학' 강의 교재입니다. 본 강의의 교재를 알고 싶습니다.
운영자2018-08-07 13:12
KOCW입니다. 6-2차시는 없는 차시라는 답변을 받아 차시를 삭제했습니다.
운영자2018-04-11 10:18
KOCW입니다. 6-2차시 Mixing time and midterm review 재생 시 오류를 확인했습니다. 수정이 되는대로 안내 드리도록 하겠습니다. 다만 수정에 다소 시간이 걸릴것으로 보입니다. 양해 부탁드립니다.
wj******** 2018-04-10 23:35
6-2강, Mixing time and midterm review가 재생이 되지 않습니다.
운영자2016-04-04 17:53
KOCW운영팀입니다. 강의교재는 Introduction to probability, Bertsekas and Tsitsik, Athena Scientific, 2008 입니다.
운영자2016-03-28 10:01
KOCW운영팀입니다. 강의교재정보를 건국대학교로 문의하였습니다. 답변이 오는대로 안내 드리도록 하겠습니다.
el**** 2016-03-26 00:36
사용하는 교재가 무엇인가요?

이용방법

  • 비디오 강의 이용시 필요한 프로그램 [바로가기]


    ※ 강의별로 교수님의 사정에 따라 전체 차시 중 일부 차시만 공개되는 경우가 있으니 양해 부탁드립니다.

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