matematyka
| Typ | Tytuł | Opis | Dziedzina | Termin |
|---|---|---|---|---|
| Lekcja festiwalowa | Jak nie dać się złapać na promocję – matematyka twojego portfela |
Czy wiesz, ile naprawdę kosztuje „raty 0%”? Czy opłaca się brać kredyt? Jak obliczyć rzeczywisty zysk z lokaty lub inwestycji? W czasie tej lekcji uczniowie odkryją, jak matematyka rządzi światem finansów osobistych. Wspólnie rozpracujemy popularne triki marketingowe, nauczymy się analizować oferty bankowe i obliczać rzeczywiste oprocentowanie kredytu. Zajęcia pokażą, jak dzięki prostym działaniom matematycznym możemy podejmować lepsze decyzje finansowe – nie tylko jako konsumenci, ale i przyszli inwestorzy. Zrozumienie procentu składanego, inflacji czy ryzyka inwestycyjnego może być prostsze niż myślisz – trzeba tylko znać kilka wzorów i zasady logicznego myślenia. |
|
|
| Lekcja festiwalowa | Zastosowanie geometryczne całki oznaczonej |
Wykład zawiera elementy teorii niezbędnej do obliczania pola powierzchni obszarów na płaszczyźnie oraz objętości bryły obrotowej z wykorzystaniem całki oznaczonej. W trakcie wykładu rozwiążę zadania z ww, tematów. |
|
|
| Lekcja festiwalowa | Czy koszt kupionego na raty smartfonu jest równy cenie tego smartfonu? |
Celem wykładu będzie prezentacja metod pozwalających na wyznaczenie rat zaciągniętego kredytu (np. na nowy smartfon) oraz wyboru tańszej oferty spośród proponowanych sposobów spłaty kredytu. W trakcie wykładu przedstawione zostaną podstawowe pojęcia matematyki finansowej: procent prosty, procent składany, renta matematyczna, rata kredytu (część kapitałowa i odsetkowa), schemat spłaty kredytu oraz powszechnie występujące przy produkcie finansowym RRSO. Na podstawie wiedzy zdobytej w trakcie wykładu uczestnik powinien znać, rozumieć i rozróżniać podstawowe pojęcia związane z wyznaczaniem rat kredytu, oceniać koszt kredytu, analizować oraz porównywać dostępne oferty kredytowe na rynku, jak również dokonywać racjonalnego wyboru spośród nich. |
|
|
| Lekcja festiwalowa | Po co te wielomiany? |
Przedstawimy zagadnienie interpolacji wielomianowej. Część pierwsza przedstawione zostaną pojęcia takie jak: wielomian, pierwiastek wielomianu, jego stopień itp. Następnie omówione zostaną kolejno Interpolacje: metodą Lagrange’a, Newtona i Hermite’a. Po wytłumaczeniu wymienionych interpolacji przedstawiony zostanie przykład, jak dany wzór wykorzystać. W części z przykładamy chcemy włączyć uczestników do pomocy przy ich rozwiązywaniu. Po każdej z trzech wymienionych metod będzie czas na pytania i ewentualne doprecyzowanie zagadnień. Następnie przejdziemy do części, która za pomocą wykresów obliczonych wcześniej wielomianów zobrazuje najważniejszy problem interpolacji, czyli zjawisko Rungego. Przy tym temacie przedstawione zostaną wielomiany i węzły Czebyszewa wraz z ich konstrukcją. Porównane będą metody interpolacji przy użyciu wspominanych wcześniej węzłów i węzłów równoodległych. Wykorzystane będzie pojęcie błędu interpolacji, który uczestnicy będą potrafili wskazać na dodanych w prezentacji wykresach. W ostatniej części znajdzie się odpowiedź na tytułowe pytanie, czyli po co te wielomiany? Wymienione zostanie kilka zastosowań interpolacji, wykorzystującej poznane w szkole średniej funkcje wielomianowe, takich jak robotyka, sygnały cyfrowe, obliczanie odległości planet, prognozowanie pogody i wielu innych. |
|
|
| Lekcja festiwalowa | Podstawy uczenia maszynowego |
Wykład jest dla klas przede wszystkim o profilu matematyczno-fizycznym lub informatycznym, choć oczywiście to o czym mówię wywodzi się z materiału, który jest na matematyce i w innych profilach. Aby klasa skorzystała z tego o czym będę mówił powinna mieć już przerobione choćby w podstawowym zakresie granice oraz pochodne funkcji. To o czym będzie mowa: - czym jest i w jakim celu stosuje się grupowanie i klasyfikację danych, - czym są i do czego używane są drzewa decyzyjne, - sortowanie liczb (układanie od najmniejszej do największej), - jak numerycznie znaleźć (i w jakim celu) lokalne minimum funkcji, - jak w analogiczny znajduje się minimum bardziej skomplikowanych funkcji i co to ma wspólnego z uczeniem sieci neuronowych i z AI, - przykłady jak uczą się komputerowe sieci neuronowe i co decyduje o tym jaka sieć jest lepsza niż inna, - współczesne zastosowania AI. |
|
