AnketaAnketa(verze: 652)
V letním semestru akademického roku 2018/2019 probíhá sběr dat 13.05.2019 - 18.09.2019.
   Přihlásit přes CAS
Připomínky k výuce (Oba semestry)
   
Předmět: Katedra:
Typ:
  • Není vybraný rok, zobrazují se pouze komentáře méně než 5 roky staré
Při výběru garanta předmětu se zobrazují připomínky jak k němu, tak ke všem vyučujícím daného předmětu. Při výběru vyučujícího, který garantem není, se zobrazují připomínky vztažené pouze k němu.
RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. [32-KPMS], Metody Markov Chain Monte Carlo [NMTP539, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 17.02.2019, 3. ročník, Matematika, bakalářské
Zvlášť u tohoto předmětu je podle mě důležité si zkusit nějaký ten algoritmus naprogramovat, spustit a sledovat realizace řetězce a pak se o něm detailně bavit. To vše bylo podáno v rámci počítačových cvičení. Líbilo se mi i jejich rozvržení, tj. jejich počet a návaznost na ostatní cvíčení u tabule a v sešitech.
RNDr. Michaela Prokešová, Ph.D. [32-KPMS], Metody Markov Chain Monte Carlo [NMTP539, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 17.02.2019, 3. ročník, Matematika, bakalářské
Moc se mi líbil styl přednášky, kdy jsme prošli všechno tak, abychom měli o všem povědomí a mohli se snadněji už někde dočíst podrobností. K mnoha větám byl uveden protipříklad, což je jedna z věcí, kterou skoro všichni přednášející opomíjejí, ale přesto mi přijde hodně důležitá a přínosná.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 03.08.2016, 1. Ročník, Matematika, navazující magisterské
Šlo o výborně připravenou přednášku.
---, Metody Markov Chain Monte Carlo [NMTP539, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 01.02.2019, 1. ročník, Matematika, doktorské
Obsahově skvělá přednáška, odpřednesena se zaujetím a přehledem. Užitečná jak pro pravděpodobnost, statistiku, tak i optimalizaci. Doporučuji.
Krom potřebné teorie dostatek času věnován praktickým aspektům algoritmů, z nichž mnohé byly řešeny na cvičeních.
Domácí úkoly (dobrovolné) ze cvičení jsou užitečné pro pochopení, zodpovědná příprava občas časově náročnější.
Připomínka k předmětu, Metody Markov Chain Monte Carlo [NMTP539, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 03.08.2016, 1. Ročník, Matematika, navazující magisterské
Skvěle zvládnutý úvod do MCMC. Přednáška byla koncipovaná tak, že bylo vždy jasné co a proč se dělá. Již v prvních přednáškách jsem nabyl dojem, že MCMC je velmi užitečná metoda. Poté už nebyl takový problém protáhnout se trochu sušší teorií.
Přednáška byla přizpůsobena aktuálním potřebám studentů spojených zvláště s tématy diplomových prací.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK