• 概率论与数理统计 (2018秋)

    随堂模式 数学学科
    梁恒
    • 梁恒教授 清华大学 计算数学与运筹学研究所
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    • g9.9万人
    • V4小时/周

    简介         随着现代科学技术的发展,对不确定性深刻理解的需求越来广泛和紧要,概率论与统计学已经成为科学研究和工程技术不可或缺的工具。这门课程的基本内容和方法不仅是提供了一些有效工具,更反映出独特的思维模式,很好地体现了数学理论和实际应用的联系。         本课程通过生动的应用实例导出基本理论,使学生了解从数学角度理解随机现象的观点,掌握分析和研究随机现象概率性质的基本数学方法,掌握认知数据背后统计规律的基本观念和方法。培养学生自主学习的能力,综合运用所学的数学原理和技能分析问题和解决问题的能力,以抽象思维和逻辑推理为特征的理性思维能力,并努力激发学生的学习兴趣,提升学生的科学素养,为学生在大学后继课的学习奠定良好的数学基础并帮助学生转变学习观念,更好地适应大学学习。         授课主要内容有古典概型,条件概率及其计算,离散型和连续型随机变量的概率分布,随机变量的期望、方差等数字特征,常见概率分布,随机向量及其联合分布,随机变量的协方差和相关系数,大数定律和中心极限定理,统计总体与统计量,参数点估计和区间估计,假设检验。         本课程的评分规则如下:平时成绩10%,课程作业30%,期末考试60%。其中课程作业、期中测试、期末考试均为选择题。平时成绩主要包括作业提交积极程度,讨论区活跃程度等。

    章节第一周:随机事件及其概率运算 第二周:条件概率和独立性 第三周:随机变量 第四周:常见随机变量 第五周:随机变量函数的分布及随机变量的数字特征 第六周:常见随机变量的期望方差和应用实例 第七周:多维随机变量,独立性 第八周:条件分布与条件期望 第九周 协方差与相关系数 第十周 独立随机变量和的分布与顺序统计量 第十一周 正态分布专题 第十二周 大数定律和中心极限定理 第十三周 统计学基本概念 第十四周 参数点估计 第十五周 参数的区间估计 第十六周 假设检验 应用实例 习题课一 习题课二 习题课三 习题课四

  • C++语言程序设计进阶(2018秋)

    随堂模式 计算机学科
    郑莉
    • 郑莉教授 清华大学计算机科学与技术系
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    • g6.6万人
    • V5小时/周

    简介 C++是从C语言发展演变而来的一种面向对象的程序设计语言。面向对象的程序设计方法将数据及对数据的操作方法封装在一起,作为一个相互依存、不可分离的整体——对象。对同类型对象抽象出其共性,形成类。类通过外部接口,与外界发生关系,对象与对象之间通过消息进行通讯。这样,程序模块间的关系简单,程序模块的独立性、数据的安全性具有良好的保障,通过继承与多态性,使程序具有很高的可重用性,使得软件的开发和维护都更为方便。 由于面向对象方法的突出优点,目前它已经成为开发大型软件时所采用的主要方法。而C++语言是应用最广泛的面向对象的程序设计语言之一。 本课程是一门面向广大初学者的入门课程,自1999年开始在清华大学开设,本课程的教材已经在清华大学等一百多所学校的不同专业中使用,取得了良好的教学效果。 本课程将C++语言作为大学生的计算机编程入门语言,不仅详细介绍语言本身,而且介绍常用的数据结构和算法、面向对象的设计思想和编程方法。课程以面向对象的程序设计方法贯穿始终,每一章都是首先阐述面向对象的程序设计思想和方法,由实际问题入手,然后引出必要的语法知识,在讲解语法时着重从程序设计方法学的角度讲述其意义和用途。

    章节第七章 继承与派生 第八章 多态性 第九章 模板与群体数据 第十章 泛型程序设计与C++标准模板库 第十一章 流类库与输入/输出 第十二章 异常处理

  • 会计学原理(2018秋)

    随堂模式 国家级精品 经管·会计学科
    郝振平
    • 郝振平教授 清华大学经济管理学院会计
    • $
    • g6.2万人
    • V3小时/周

    简介 会计学原理讲解会计的原理性知识,包括会计的基本理论、基本规则和基本方法,这些原理性知识是人们通过长期实践、从感性到理性的不断总结,概括出共同的、带有规律性的内容而形成的。通过本课程学习,你可以了解会计工作的一般规则,理解主要财务信息的基本含义,看懂财务报表的主要指标,在此基础上能够进行通用财务比率计算和财务状况与经营成果分析。学完本课程如果你对会计学产生了浓厚的兴趣,那么这为你在会计学领域继续深造奠定了基础。 本课程主要以财务会计为核心,讲解会计的基本概念、核算方法、会计原则、主要经济业务的处理、财务报表的编报和通用财务比率的计算与分析,其中包括会计业务涉及的企业组建、投资融资、资本市场、税收制度等方面的相关知识,围绕这些核心内容再将管理会计、公司审计和内部控制联系在一起,使你建立起市场经济条件下的会计整体观念。 课程章节 第1讲 绪论 • 会计的概念 • 企业的组织形式和经济活动 • 会计对象与会计要素 • 会计等式与会计事项 • 主要财务报表 第2讲 会计核算基本方法 • 经济业务对会计等式的影响 • 会计科目和账户的设置 • 借贷记账法 第3讲 会计核算实务 • 会计凭证 • 会计账簿 • 财务报表 • 会计循环与会计核算形式 第4讲 会计的概念框架和会计规范 • 会计目标和会计原则 • 会计假设和会计计量模式 • 会计规范 第5讲 货币性资产 • 货币资金 • 应收款项 • 交易性金融资产 第6讲 存货 • 存货成本与销售成本 • 存货的记录制度 • 存货的确认与计量 • 发出存货与库存存货成本的确定 • 货物的保管与报告 • 涉及流动资产的财务比率 第7讲 固定资产与无形资产 • 固定资产及折旧 • 无形资产及摊销 • 相关财务比率分析 第8讲 长期负债 • 货币的时间价值 • 长期借款 • 公司债券 • 涉及负债总额的财务比率 第9讲 所有者权益和长期投资与金融工具 • 所有者权益 • 长期股权投资 • 金融工具概述 • 持有至到期投资 • 可供出售金融资产 第10讲 流动负债和收入、费用与利润 • 流动负债 • 收入与费用的确认和计量 • 利润与净利润 • 若干财务比率分析 第11讲 现金流量表及合并报表 • 现金流量表 • 合并财务报表 • 财务报告之审计与内部控制 第12讲 国际财务报告准则和管理会计基础 • 会计准则的国际趋同 • 国际财务报告准则的主要内容 • 管理会计的主要内容 • 成本性态及成本分解 • 本-量-利分析 • 资本预算与投资管理

    章节第1讲 绪论 第2讲 会计核算基本方法 第一次作业 第3讲 会计核算实务 第4讲 会计的概念框架和会计规范 第二次作业 第5讲 货币性资产 第6讲 存货 期中考试试卷 第7讲 固定资产与无形资产 第8讲 长期负债 第三次作业(包括第7讲和第8讲) 第9讲 所有者权益、长期股权投资与金融工具 第10讲 流动负债和收入、费用与利润 第四次作业 第11讲 现金流量表及合并报表 财务报告之审计与内部控制 第12讲 国际财务报告准则 管理会计基础 期末考试试卷

  • 普通生物学(2018秋)

    随堂模式 生命科学学科
    谢莉萍
    • 谢莉萍教授 清华大学生命学院
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    • g5.4万人
    • V3小时/周

    简介         生命科学是目前自然科学领域最活跃的学科之一,《普通生物学》则是生命科学的基础课和概论课。本课程将着重介绍生命科学的基本规律和基础知识,以及研究方法、研究技术及其应用实例等,同时也会将生命科学领域的最新研究进展融入课程中,希望帮助同学们搭建起一个生命科学的整体知识框架,并为后续生物学专业课程的学习奠定基础。         本课程分两部分——“细胞-分子”和“植物-动物”,共四章。课程将从分子、细胞、组织、器官和个体水平等多个不同的层面来分析和认识生命的基本特征和规律。课程不仅介绍生物体的结构与功能,还将介绍生物体生长、发育和遗传的机制,以及生物演化的基本规律。         “细胞和分子”部分包括两章——“细胞生物学基础”和“分子生物学基础”。重点介绍了物质的跨膜运输、真核细胞的结构、细胞的能量代谢、细胞的分裂和分化,遗传的分子基础、基因的表达调控、生物技术及其应用,人类基因组及其遗传疾病等内容。植物-动物部分包括“高等植物体的结构与功能”和“高等动物体的结构与功能”,着重从组织、器官和个体水平来分析和认识植物和动物生命活动的基本特征和规律。其中,第三章将介绍植物体的营养器官——根、茎、叶,以及生殖器官——花的结构与功能,分析植物生长、繁殖与发育的基本规律。第四章则主要以人为代表,介绍人体各大系统的组成、各器官的结构与功能、各系统的演化趋势,以及神经与体液调节的基本规律等等,同时,还会介绍一些常见疾病的发生机制等。        本课程由200多个短视频组成,每个视频长度在10分钟左右,并配有练习题及课程讲义,以便大家复习。        

    章节绪论——走进生命科学 第一章 细胞生物学基础 第二章 分子生物学基础 第三章 高等植物体的结构与功能 第四章 高等动物体的结构与功能

  • 儒家修身之道(2018秋)

    刘燕妮
    • 刘燕妮 清华大学马克思主义学院
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    • g4.9万人
    • V3小时/周

    简介 儒家修身之道是日常生活的哲学或学问,是过去中国人教育中最重要的基础课。它既不依赖逻辑思辨,也不以“致虚极守静笃”为主。它让我们在当下生活中学习,设置了一个世界上独一无二的修学体系,完善人格,发展洞见的智慧,同时又提供了超越的可能,超越个人和自我,服务社会传承文明,成圣成道皆由之。清华大学的儒家修身之道教学是以儒家经典《大学》《中庸》的修身部分为主,上承尧舜禹执中心法,下接宋明的阐发。为使学生能学以致用,教学中重新解释了传统,结合现实社会生活中的各种精神问题,借用现代心理学中的概念沟通儒学心法和当下现实问题,还补充了一些相关的传统中医哲学,在100年前修身的学问与医学哲学是紧密结合的。因此为学生提供了对身心、道德、情绪等扎实的知识基础和丰富的应用。我们有信心:你能自强不息,也能厚德载物。

    章节第一讲 绪论:课程简介及相关预备知识 第二讲 参考书 第三讲 儒家修身之道总论 第四讲 明明德 第五讲 亲民 第六讲 止于至善 第七讲 健全的社会与健全的个人 第八讲 自我完成与超越个人之路(上) 第九讲 自我完成与超越个人之路(下) 第十讲 诚意 第十一讲 君子的修行 第十二讲 正心

  • 大学化学(2018秋)

    随堂模式 化学学科
    李强
    • 李强教授 清华大学化学系
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    • g4.3万人
    • V6小时/周

    简介         《大学化学》将在高中化学国家新课标大纲的基础上,从全新的角度,介绍大学化学的基本理论, 以及化学与现实生活、工农业生产和科学研究的相互关系,帮助同学们进一步拓展学术视野,提升用化学知识解决实际问题的能力,培养化学思维的新模式。课程内容主要包括:物质的聚集状态,原子结构与元素周期律,分子结构与化学键,配合物概论,反应的热效应与化学平衡,化学热力学基础,化学动力学初步,酸碱平衡与溶解沉淀平衡,氧化还原平衡与电化学,元素与生命化学概论,化学与现代科学。在重点强调化学学科体系中不同研究方向内在关系的基础上,深化和拓展化学与其他科学的交叉知识。 教学方式上除保留了经典的课件讲授,网络论坛,课后作业等模式外,还新增专题小论文训练,鼓励同学们开展研究型学习。         开课期间,《大学化学》专设助教老师提供课下辅导和学习互动。         

    章节第一章 绪论 第二章 物质的聚集状态与溶液的性质 第三章 原子结构与元素周期律 第四章 分子结构与化学键理论 第五章 配位化学概论 第六章 化学反应中的能量变化与化学平衡 第七章 化学反应的方向 第八章 化学动力学基础 第九章 酸碱平衡与沉淀溶解平衡 第十章 氧化还原反应与电化学基础 第十一章 元素与生命化学概论 第十二章 化学与现代科学

  • 界面设计导论(2018秋)

    关琰
    • 关琰副教授 清华大学美术学院
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    • g2.7万人
    • V3小时/周

    简介 本课程是界面设计的入门课,面向初学者,通过全面介绍界面设计领域的发展现状、应用领域和趋势,帮助学生建立一个较完整的知识框架,丰富视野,并从GUI和H5网页设计与制作方法这两个知识点入手,循序渐进地教学生学做简单的网页GUI设计,体验一个完整的设计过程,学生通过这种带有实践性的学习体验,可以对界面设计有一个初步的认识和了解,为将来的深入学习和自我提高做好铺垫。

    章节第一章:界面设计概述 第二章:GUI设计心法 第三章:界面设计元素 第四章:从设计到实现:H5网页基础概念

  • 携手向花间——昆曲经典剧目欣赏(2018秋)

    陈为蓬
    • 陈为蓬副教授 清华大学人文学院
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    • g1.7万人
    • V6小时/周

    简介 作为《原来姹紫嫣红开遍——昆曲艺术欣赏》课程的后续,本课程将集中介绍昆曲经典剧目中目前舞台上较常见的《牡丹亭》、《长生殿》等十部本戏,《浣纱记·寄子》、《天下乐·嫁妹》等二十出折子戏。 对于每个剧目,课程将分别介绍其原作者、剧情梗概、主要人物、常演选折、角色行当、艺术特色、常见版本等,以帮助观剧者更好地欣赏这些剧目。

    章节第一讲 《牡丹亭》和《长生殿》 第二讲 《琵琶记》、《西厢记》、《白兔记》和《义侠记》 第三讲 《玉簪记》、《烂柯山》、《十五贯》、《桃花扇》 第四讲 昆曲经典折子戏 (一) 第五讲 昆曲经典折子戏(二) 第六讲 昆曲经典折子戏(三) 期末考试

  • 大数据算法基础

    随堂模式 计算机学科
    赵颖
    • 赵颖副教授 清华大学计算机系
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    • g1.5万人
    • V6小时/周

    简介本课程提出了“知算法、懂算法、遇到问题找算法”的建设目标,旨在培养研究生掌握大数据系统与大数据处理中的基础计算方法,提升用数学理论求解大数据实际问题的能力,为寻求大数据系统与相关应用领域中实际问题的最优求解方法建立基础。课程由大数据基本算法知识、高级大数据算法设计以及相关专题三部分组成。大数据基本算法知识讲述大数据算法概述、算法分析数据基础、概率分析基础、随机算法基础、抽样算法基础等;高级大数据算法设计包括图算法、流计算、链接分析等;相关专题包括多线程计算、近似算法等。

  • 大数据分析(B)

    随堂模式 计算机学科
    朱文武
    • 朱文武教授 清华大学计算机系
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    • g1.4万人
    • V6小时/周

    简介在互联网、政治经济、社会、公共卫生、金融、医疗健康、环境、海洋等等各个领域,都存在着PB量级的数据有待研究,且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能分析与处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次,教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括:(1)大数据分析与处理基础:数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理的典型应用。(2)数据统计分析的数学基础:数据统计知识回顾;多维数据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。(3)大数据的智能处理:时间序列分析;动态贝叶斯网络;矩阵分解理论;机器学习;大规模数据上的模型应用。(4)大数据的分布式处理与并行计算:HDFS与HBASE;Hadoop与Mapreduce,MapReduce并行计算;基于MapReduce的数据分析与智能处理方法的并行化。(5)大数据分析与处理前沿:社交媒体大数据分析与处理;城市交通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理等。