Calendário

01/08: Introdução, critério, justificativa da filosofia didática. Muitas das estratégias de ensino que eu vou seguir foram motivadas e inspiradas por esse video. Acho essa página, e seus links, muito interessantes também. Para maiores detalhes sobre trabalhos que nortearam minha abordagem, consulte a bibliografia sobre ensino do curso, que tem referências para livros sobre aprendizado.

03/08: Assistir os vídeos da aula 1 do curso do MIT, sobre modelos de probabilidade e os axiomas da probabilidade. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui e aqui. As notas de aula, se é que elas merecem esse nome, estão aqui, e a solução do testinho está aqui.

08/08: Assistir os vídeos da aula 2 do curso do MIT, sobre probabilidade condicional, o teorema da probabilidade total e a regra de Bayes. Uma explicação fantástica de Bayes está aqui. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui. As notas de aula com a solução do testinho está aqui.

10/08: Assistir os vídeos da aula 3 do curso do MIT, sobre independência. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui (especialmente 1 e 4), e aqui (especialmente 1 e 2). Por favor, leiam também os seguintes exercícios do Kay: 4.1, 4.2, 4.7, 4.9, 4.10, 4.11, 4.16, 4.19, 4.23, 4.26, 4.34, 4.39. A ideia aqui é vocês lerem os exercícios e pensarem em quais vocês teriam mais dificuldades ou curiosidade. Em sala a gente vai escolher em conjunto quais serão resolvidos. As notas de aula estão aqui.

15/08: Assistir os vídeos da aula 4 do curso do MIT, sobre independência. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui (menos o 2), e aqui (especialmente 3 e 4).

17/08: Assistir o vídeo da introdução da seção sobre variáveis aleatórias discretas, bem como os vídeos da aula 5 do curso do MIT. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui.

22/08: Assistir os vídeos da aula 6 do curso do MIT, ainda sobre V.A.s discretas. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui.

24/08: Para terminar V.A.s discretas, assistir os vídeos da aula 7 do curso do MIT. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui e aqui.

29/08: Assistir os vídeos da aula 8 do curso do MIT, sobre variáveis aleatórias contínuas. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui.

31/08: Assistir os vídeos da aula 9 do curso do MIT. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui.

05/09: Não haverá aula presencial. Ainda assim, assistir os vídeos da aula 10 do curso do MIT. Exercícios interessantes podem ser encontrados na página do mesmo curso na plataforma OCW, aqui.

07/09: Não haverá aula.

12/09:

14/09: Assistir os videos da Aula 11 do curso do MIT. Note que, neste ponto do curso, as aulas do EDx, onde estão os vídeos curtos, e as do OCW, onde tem os exercícios, começam a divergir. Ainda assim, dá para fazer o problema 3 daqui, o problema 3 daqui, e o problema 2 daqui. Estão também disponíveis os slides e notas da aula.

19/09: Assistir os vídeos da Aula 12 do curso do MIT. O foco principal vai ser em correlação, já que a parte inicial dos vídeos a gente, de uma forma ou de outra, já viu em aula. Sobre correlação tem algumas outras fontes interessantes. Esse joguinho, por exemplo, para tentar adivinhar a correlação entre duas variáveis. A wikipedia tem uma figura bem ilustrativa de exemplos de correlação. Um ponto importante de correlação, que não recebe muita atenção nos vídeos, é que a correlação permite que se tente "prever" o valor de uma VA a partir do conhecimento de outra. Isto está bem descrito nas seções 7.9 e 14.8 do Kay, e está relacionado à famosa regressão linear. Os exercícios 19-22 deste arquivo ilustram também os conceitos. Em aula eu vou tentar falar também sobre esse tutorial em Python.

21/09: Assistir os vídeos da Aula 13 do curso do MIT.

26/09: Considerem isso ainda um rascunho, mas estou querendo fazer essa aula sobre Análise em Componentes Principais, ou PCA. Se vocês quiserem adiantar, vocês vão precisar de algum conteúdo de álgebra linear, especialmente autovalores, autovetores e SVD, pois vamos começar a lidar com vetores aleatórios e matrizes de correlação. PCA é muito usado em machine learning, reconhecimento de padrões, e várias outras áreas. Achei explicações interessantes sobre os objetivos do PCA aqui e aqui. Este tutorial já tem mais matemática, mas continua, eu acho, claro, e de qualquer forma a matemática aqui é essencial. O tutorial foi citado 1720 vezes, o que para mim indica que tanto ele quanto o tema têm uma certa importância.

Seguem as notas de aula e o código utilizado.

28/09: Vamos continuar falando de vetores aleatórios, álgebra linear e PCA. Uma leitura do capítulo 14 do Kay, fora a seção 14.6, pode ser interessante. As notas de aula estão aqui.

03/10: Assistir os vídeos da Aula 18 do curso do MIT. Exercícios interessante: estes e os exercícios 1 e 2 daqui. Notas de aula aqui.

05/10: Assistir os vídeos da Aula 19 do curso do MIT, sobre o teorema do limite central. Exercícios 1 e 2 daqui. Notas de aula aqui.

10/10: Assistir os vídeos da Aula 20 do curso do MIT. Problemas interessantes: estes e o problema 1 daqui. Notas de aula, no estilo confuso padrão, aqui.

12/10: Não haverá aula.

17/10: Vamos começar a ver processos estocásticos propriamente dito, focando em alguns exemplos simples de filas. Para isto, assistir o vídeo de introdução à unidade 9, bem como os vídeos da aula 21.

19/10: Assistir os vídeos da Aula 22 do curso do MIT. Link para o site sobre Poisson que foi discutido na última aula. No final da página tem links para uma série de exercícios interessantes, alguns dos quais serão discutidos na aula do dia 19.

24/10: Assistir os vídeos da Aula 23 do curso do MIT. Tem também uns videos com problemas resolvidos que podem ajudar na compreensão.

26/10: Vamos começar a ver cadeias de Markov. Assistir então o vídeo de introdução a este tema, e os vídeos da primeira aula, bem como os exercícios na aula correspondente no OWC. Notas de aula.

31/10: Assistir os vídeos da segunda aula de cadeia de Markov, e ver os exercícios da aula correspondente no OCW. Notas de aula.

02/11: Não haverá aula.

07/11: Ver as notas da aula anterior, onde tem uma observação importante sobre o testinho, de uma sutileza na solução. Ler o capítulo 16 do Kay. Exercícios interessantes do capítulo: 2, 3, 8, 9, 11, 13, 16, 24, 26, 29.

09/11: Capítulo 17, até 17.5 (inclusive). Exercícios interessantes do capítulo 17: 3, 6, 12, 14, 15, 17, 18, 20, 21.

14/11: Não haverá aula.

16/11: Desculpem a postagem em cima da hora, achei que já tinha feito isso. Vamos terminar o capítulo 17. Exercícios interessantes: 29, 31, 40, 43, 44, 46, 47, 50, 51.

21/11:

23/11: Não haverá aula.

28/11:

30/11: Não haverá aula.

Total: 33 aulas.