[Rita Twitter]

Мне хочется излиться всей той болью, которую, блин, мне причинает второе образование. Которое с одной стороны - восторг, как интересно, когда дело касается практических занятий, непосредственно связанных с IT, и просто нестерпимая почечная, помноженная на зубную, боль от теории.
Мне на полном серьезе хочется посмотреть в глаза тому товарищу Ебанидзе, который утверждает программу для вечерников. Ибо.
Очередной "вдохновляющий" предмет этого семестра - теория вероятностей. Вроде как и интересно, и даже применимо. Так мне казалось на первой лекции-практике. И снова оказалось, что показалось. Уже на втором из восьми занятий мужика унесло в дебри матана. Фигли, доктор математики же. После того, как он добросовестно отымел аудиторию прямо в мозг, из аудитории последовала просьба привести пример, где подобное, о чем мы только что полтора часа страдали, применяется на пратике.
И препод совершил огромную ошибку. Огроменную. Сообщив нам, что данные примеры практического применения не имеют, а являются лишь теорией. Мужик. Время 9 вечера. В зале люди, пришедшие после 8ми часового рабочего дня слушать о том, что нельзя применить на пратике? Делать то, что придется несколько выходных подряд разбирать самостоятельно, и то, что при этом никогда не пригодится?

Мужик,



Еще одной "прекрасной" вишенкой на торте оказался тот факт, что в курсе матана, который испортил три месяца моей жизни, не оказалось тех элементов, которые нужны сейчас для решения задач, которые "просто теория". я вот теперь сижу и думаю, а оно мне надо?

@темы: попипеть, суровая, но справедливая, бета-версия

Comments

[Альтаир аль Наир]

Не, тервер нужен. Но больше в аналитике, нежели в айти. Хотя, наверное в айти тоже - для разработки аналитического софта.

[Rita Twitter]

Не, тервер нужен. Но больше в аналитике, нежели в айти. Хотя, наверное в айти тоже - для разработки аналитического софта.

ну, так а примеры-то где? неплохо было бы знать. к чему, зачем? Хотя бы в общих чертах, не все в конце концов находят фан в математике.

[Альтаир аль Наир]

ну думаю для вычисления скорости процессов, например, поиска информации. Для работы со статистическими данными.

[Альтаир аль Наир]

Распределения точно пригодятся при расчете нагрузки на сервер...

[Альтаир аль Наир]

О! а еще в data mining в задачах классификации данных.
в задачах где надо выбирать что-то случайным образом.
все что связано с разработкой искусственного интеллекта
в разработке алгоритмов поисковиков
в безопасности (все что связано с шифрованием и дешифровкой данных)

[Альтаир аль Наир]

А! еще в компьютерных играх тоже используются элементы тервера, особенно когда случайным образом должны выпадать бонусы, например.

[~Lundi~]

Если это второе высшее, то ничего удивительного в теории ради теории, в какой то степени за счет этого и развивается наука.
А кконкретно по теорверу - масса примеров применения в прогнозировании и анализе чего угодно, в частности экономических показателей деятельности предприятия, а часто это все нужно автоматизировать. Но скорее всего препод далек от практики, поэтому и сморозил такое... У нас таких был полон универ)))))

[Rita Twitter]

Альтаир аль Наир,
все прекрасно когда говорят, зачем это нужно, хотелось бы заниматься конкретно на примерах, а не пережевывать сухое сено

~Lundi~,
это прикладная вышка, собственно этим она меня и привлекла, потому что академическая у меня уже есть, не могу сказать, что испытываю дикое удовольствие, занимаясь наукой ради науки)

в частности экономических показателей деятельности предприятия

экономикой я тоже не горю желанием заниматься)) но по-моему, все же вчерашняя тема, это еще не совсем то, судя по его программе...

жизнь боль, блин

[-Inori-]

ты же хотела в AI пойти, вот на тервере весь AI и построен...

[Rita Twitter]

-Inori-,
я и так в AI, но сорри, AI Нам не преподают, а преподают осколки какой-то информации, которая на данный момент как-то не связалась с тем, где это можно применить, пока что сплошной фан ради фана, единственный предмет, который действительно что-то дает, это джава

[-Inori-]

1.) Я сам даже не студент еще, поэтому точно и красиво расписать не смогу, но гарантирую, что матан, тервер и прочее очень-очень надо в AI.

2.) Я так и не понял о какой конкретно теме речь идёт, но ткнув пальцем в небо могу сказать, что очень многие действительно крутые вещи построены на базе знаний первых курсов и без этих знаний крутые штуки не освоишь - been there, tried that.
Скажем, "формулу" 2+2=4 напрямую не используют за пределами 1-го класса, но на этой базе весь наш мир построен

3.) Все же какие-то примеры нужны? Ок:
* Моделирования потенциальных изменений мира: en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain + en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network
* Выбор оптимального решения, исходя из оптимальности этого решения для всех заинтересованных сторон: en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium
* Симулирование изменений мира в зависимости от дальнейшего взаимодействия его компонентов, создание примерной картины в относительно сжатые сроки: en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method

[Rita Twitter]

-Inori-,
с тремя примерами, что ты показываешь, проблем нет, это как-то он хорошо объяснил) боль вызвали функции распределения случайной величины) именно про нее он так с широкого плеча выссказался

[-Inori-]

normal distribution что-ли? у этого нет применения на практике? о_о


п.с. если у тебя с 3 примерами выше проблем нет, то тебе пора магистратуру заканчивать, это довольно крутые концепты, изучаемые после матан III и т.д. ))

[Rita Twitter]

-Inori-,
доктор математики так сказал

[-Inori-]

Мб все-таки не оно? normal distribution используется повсюду...

Пример из жизни - работал над системой анализа результатов экзаменов для учителей.
Реальных данных нет, поэтому надо сгенерировать выборку в соответствии с разными ситуациями. Скажем, хочет учитель 2 разные выборки по 100 результатов со средним баллом в 70/100.
И тут приходит normal distribution на помощь и генерит результаты а ля 10, 7, 95, 77, 19, 88, 51, 69, 68, 75 и т.д., но в среднем будет все равно 70/100 +- error margin.

Точнее на этой выборке, результатов, которые близки к 70/100 будет больше всего и потом чем дальше от этой цифры, тем меньше и допустим будет только один 100/100 и один 1/100.
По идее тебе как учителю это должно быть знакомо - так обычно и бывает на экзаменах?

[vitamin g]

теория вероятностей.

последняя мне в жизни так и не пригодилась. ни разу.)

[~Lundi~]

Rita Twitter,

это прикладная вышка, собственно этим она меня и привлекла, потому что академическая у меня уже есть, не могу сказать, что испытываю дикое удовольствие, занимаясь наукой ради науки)

я не в курсе кончено тонкостей в вашей системе обр, но если это именно высшее - а не курсы повышения там или что-то в этом духе, то всегда изучение дисциплины начинается с теоретич. понятия и их много. Ну я хз, правильно это или нет. Но как правило все же нужно для того, чтобы иметь представление о науке в целом и затем пользоваться ею как инструментом - а не решать только те задачи, которые показали как решать на паре. В теории)
Ну я про экономику к примеру - потому что я с этим работала на практике) Вас же готовят в любом случае как широких специалистов, а не которые будут работать в одной узкой-узкой сфере.

жизнь боль, блин

ну это само собой, блин хД)

нет на самом деле 99% что препод просто протупил в ответе или просто сам неуч, к сожалению таких немало. Наш препод по теорверу в конце первой лекции - сказал, для чего вам нужен теорвер? чтобы сдать зачет, а в следующем семестре - экзамен. Но нам тогда было по 18 и эта мотивация и правда была самая действенная

Видение многих вещей на практике приходит уже на работе. Ну а так я всегда стараюсь искать дополниельну информацию, гемморно конечно, но без этого никак.

Вижу выше про функцию распределения... эм.. ну... это основа теории вероятности... без неё дальнейшее изучение предмета не имеет смысл.

[vitamin g]

[Rita Twitter]

-Inori-,
да вроде оно, видимо, мужик совсем в своей теме окопался) и отвечая на твой вопрос - я выборкой результатов не занималась, на мой век перепала пока только проверка госов - больше ни в жизни

последняя мне в жизни так и не пригодилась. ни разу.)

ты не поверишь, мне даже все мои предметы по педагогики не понадобились при работе в школе но я все еще тешу себя надеждой, что все то, что делаю сейчас, не зря

чтобы сдать зачет, а в следующем семестре - экзамен

эту мотивацию я прошла на первом образовании, и честно, для меня она несет какую-то сомнительную ценность))

ну это само собой, блин хД)

и это делает из меня белку-истеричку

Вижу выше про функцию распределения... эм.. ну... это основа теории вероятности... без неё дальнейшее изучение предмета не имеет смысл.

хорошо бы препод с этого и начинал такие темы вот она проблема системы - не привязывают общие предметы к реалям изучаемой отрасли



usaldus,
про нитки это ты опытным путем?

[-Inori-]

Rita Twitter, ты вопрос не поняла Я имел ввиду, что ты наверняка уже сталкивалась с этим в реальной жизни и так.

Допустим, ты проверяешь простенькую контрольную. Большинство получило 4 или даже 5, немного троечников, ну и конечно без пары единиц не обойтись. Это normal distribution с mean = 0.8
Допустим, ты проверяешь довольно сложную контрольную. Тут даже примерные ученики скатываются на тройки и единиц еще больше. Но обязательно находятся и заучки, которые все равно 5 получают. Это normal distribution c mean = 0.5.

Там еще variance есть, но я запарюсь его на пальцах объяснять и вообще я этого знать еще не должен

[Rita Twitter]

-Inori-,

а теперь давай с таблицами и интегралами, кстати, пример действительно клевый

[vitamin g]

про нитки это ты опытным путем?

да)