آموزش تحلیل پیشرفته داده با استفاده از ویولت ها و یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

دانلود Advanced Data Analysis using Wavelets and Machine Learning

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

یادگیری ماشین، مهندسی داده‌محور، تحلیل ویولت، تبدیل فوریه و سیستم‌های دینامیکی

مروری بر سرفصل‌های دوره:

  • تحلیل فوریه و ویولت: درک اصول و کاربردهای تحلیل فوریه و ویولت (با تاکید بر بینش فیزیکی به جای ریاضیات).
  • تحلیل داده با فوریه: استفاده از سری‌ها و تبدیل‌های فوریه برای تحلیل داده‌ها در دامنه‌های مختلف.
  • کاربردهای یادگیری ماشین: به کارگیری روش‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل گوناگون.
  • استخراج ویژگی با ویولت: استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها با استفاده از ویولت‌ها.
  • اهمیت خلوت‌بودن داده‌ها: درک اهمیت خلوت‌بودن داده‌های طبیعی.
  • حسگری فشرده: درک مفهوم انقلابی حسگری فشرده (Compressed Sensing) با مثال‌های واقعی.
  • الگوریتم SINDy: کشف معادلات حاکم بر یک سیستم دینامیکی از داده‌های سری زمانی (الگوریتم SINDy).
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: پیاده‌سازی کارآمد الگوریتم‌های یادگیری ماشین با متلب (Matlab).
  • تجزیه مقادیر منفرد (SVD): درک و به کارگیری تجزیه مقادیر منفرد (SVD) (اثبات SVD نیز ارائه می‌شود!).
  • تقریب تصویر با SVD: یادگیری نحوه استفاده از SVD برای تقریب تصاویر.
  • روش کمترین مربعات (LSM): درک روش کمترین مربعات (LSM) از طریق مثال‌های عملی.
  • تبدیل فوریه سریع (FFT): درک و به کارگیری تبدیل فوریه سریع (FFT) - یکی از مهمترین الگوریتم‌های کشف‌شده.
  • تبدیل کسینوسی گسسته (DCT): درک و به کارگیری تبدیل کسینوسی گسسته (DCT).
  • تبدیل ویولت معکوس: یادگیری نحوه استخراج تبدیل ویولت معکوس.
  • تبدیل کسینوسی گسسته معکوس: یادگیری نحوه استخراج تبدیل کسینوسی گسسته معکوس.
  • تبدیل فوریه معکوس: یادگیری نحوه استخراج تبدیل فوریه معکوس.
  • اصل عدم قطعیت: یادگیری نحوه استخراج اصل عدم قطعیت و تاثیر آن بر وضوح زمان-فرکانس.

پیش‌نیازها:

آشنایی با مقداری جبر خطی درک مفاهیم درس را آسان‌تر می‌کند.

آشنایی با حساب دیفرانسیل و انتگرال برای درک عمیق‌تر تکنیک‌های یادگیری ماشین و ویولت‌ها مفید خواهد بود. هدف اصلی من آموزش ریاضیات نیست، اما با داشتن پیش‌زمینه ریاضی، می‌توانید از محتوای دوره بیشتر بهره‌مند شوید.

به دوره من در زمینه یادگیری ماشین و تحلیل داده خوش آمدید. این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه از الگوریتم‌های پیشرفته برای حل مسائل واقعی با استفاده از داده‌ها استفاده کنید. من امانوئل، یک مهندس مکانیک با مدرک دکترا در الگوریتم‌های پیشرفته هستم و مدرس شما در این دوره خواهم بود.

این دوره از چهار بخش اصلی تشکیل شده است:

  • بخش اول: مروری بر تحلیل فوریه و ویولت. شما اصول این دو ابزار قدرتمند ریاضی برای تحلیل سیگنال‌ها و تصاویر در دامنه‌های مختلف را یاد خواهید گرفت.

  • بخش دوم: تحلیل داده با سری‌های فوریه، تبدیل‌ها و ویولت‌ها. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از این روش‌ها برای پردازش و بررسی داده‌ها به طور موثر و کارآمد، هم در حوزه زمان و هم در حوزه فرکانس، استفاده کنید.

  • بخش سوم: روش‌های یادگیری ماشین. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از تکنیک‌هایی استفاده کنید که به کامپیوترها امکان یادگیری از داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌های هوشمندانه یا تصمیم‌گیری‌ها را می‌دهد، مانند رگرسیون خطی، برازش منحنی، کمترین مربعات، گرادیان کاهشی، تجزیه مقدار منفرد (و موارد دیگر).

  • بخش چهارم: سیستم‌های دینامیکی. شما یاد خواهید گرفت که چگونه پدیده‌های پیچیده و غیرخطی که در طول زمان تغییر می‌کنند را با استفاده از معادلات ریاضی مدل‌سازی و درک کنید. ما همچنین از تکنیک‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های دینامیکی، مانند الگوریتم SINDy، استفاده خواهیم کرد.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • اصول و کاربردهای تحلیل فوریه و ویولت را درک کنید.

  • از سری‌ها و تبدیل‌های فوریه برای تحلیل داده‌ها در دامنه‌های مختلف استفاده کنید.

  • روش‌های یادگیری ماشین را برای حل مسائل گوناگون به کار ببرید.

  • ویژگی‌ها را از داده‌ها با استفاده از ویولت‌ها استخراج کنید.

  • اهمیت خلوت‌بودن داده‌های طبیعی، و همچنین مفهوم انقلابی حسگری فشرده، را با مثال‌های واقعی درک کنید.

  • معادلات حاکم بر یک سیستم دینامیکی را از داده‌های سری زمانی (الگوریتم SINDy) کشف کنید.

امیدوارم از این دوره لذت ببرید و آن را برای اهداف شخصی و حرفه‌ای خود مفید بیابید.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

بیایید جزئیات بیشتری در مورد بخش‌های اصلی این دوره ارائه دهیم:

بخش اول مقدمه‌ای اولیه بر تحلیل فوریه و ویولت است. تمرکز ویژه‌ای بر درک مفاهیم مرتبط با این موضوعات اساسی خواهد بود.

در بخش دوم، سری‌های فوریه و تبدیل فوریه معرفی می‌شوند. اگرچه مهمترین فرمول‌های ریاضی نشان داده می‌شوند، اما تمرکز بر ریاضیات نیست. یکی از نکات کلیدی این بخش نشان دادن یک کاربرد احتمالی از تبدیل فوریه است: مشتق طیفی. سپس، مفهوم ویولت‌ها را با نشان دادن برخی کاربردهای تحلیل چند رزولوشن به تفصیل بیشتری معرفی می‌کنیم.

این موضوع با استفاده از متلب، بدون استفاده از فرمول‌های ریاضی دقیق، مثال‌سازی می‌شود. دانشجو می‌تواند حتی اگر به متلب دسترسی نداشته باشد، دنبال کند و شهود خود را تقویت کند.

یکی دیگر از دستاوردهای مهم این بخش، انتقال یک توضیح ساده اما کامل از روش محاسباتی معروف FFT است.

همچنین مواردی اضافی در مورد تبدیل ویولت معکوس و اصل عدم قطعیت وجود دارد (در اینجا ریاضیات بیشتری می‌بینیم، اما این یک مورد اضافی است، اگر می‌خواهید آن را رد کنید، فقط این کار را انجام دهید).

در بخش سوم، برخی از تکنیک‌های یادگیری ماشین معرفی می‌شوند: روش‌های برازش منحنی، گرادیان کاهشی، رگرسیون خطی، تجزیه مقدار منفرد (SVD)، استخراج ویژگی، دسته‌بندی، مدل مخلوط گوسی (GMM). هدف در این بخش نشان دادن برخی از کاربردهای عملی و روشن کردن مفید بودن آنها است.

ما همچنین بر خلوت‌بودن و حسگری فشرده تمرکز خواهیم کرد، که مفاهیم مرتبط در پردازش سیگنال هستند. خلوت‌بودن به این معنی است که یک سیگنال می‌تواند توسط تعداد کمی از ضرایب غیرصفر در برخی از دامنه‌ها، مانند فرکانس یا ویولت، نشان داده شود. حسگری فشرده به این معنی است که یک سیگنال می‌تواند از اندازه‌گیری‌های کمتری نسبت به آنچه که قضیه نمونه‌برداری نایکوئیست-شانون نیاز دارد، با بهره‌برداری از خلوت‌بودن آن و استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی، بازسازی شود. این مفاهیم برای کاهش ابعاد و پیچیدگی داده‌ها در کاربردهای یادگیری ماشین، مانند پردازش تصویر یا تصویربرداری راداری، مفید هستند.

بخش چهارم مقدمه‌ای خودکفا بر مدل‌های دینامیکی است. مدل‌های موجود در این بخش عبارتند از مدل شکارچی-طعمه، مدل اپیدمی‌ها، مدل لجستیکی رشد جمعیت.

دانشجو یاد خواهد گرفت که چگونه این مدل‌ها را با استفاده از نرم‌افزار رایگان و متن‌باز به نام Scilab (بسیار شبیه به متلب) پیاده‌سازی کند.

مرتبط با بخش 4، کاربردی از تکنیک یادگیری ماشین به نام SINDy وجود دارد، که مخفف شناسایی پراکنده دینامیک غیرخطی است. این یک الگوریتم یادگیری ماشین است که می‌تواند معادلات حاکم بر یک سیستم دینامیکی را از داده‌های سری زمانی کشف کند. ایده اصلی این است که فرض کنیم سیستم می‌تواند توسط مجموعه‌ای پراکنده از توابع غیرخطی توصیف شود، و سپس از یک تکنیک رگرسیون ترویج‌کننده پراکندگی برای یافتن ضرایب این توابع استفاده کنیم که بهترین تناسب را با داده‌ها داشته باشند. به این ترتیب، SINDy می‌تواند مدل‌های قابل تفسیر و صرفه‌جویانه از سیستم‌های پیچیده را بازیابی کند.

توجه: برای برخی از سخنرانی‌های دوره، من از کتاب S.L. Brunton و J. N. Kutz با عنوان "علم و مهندسی داده‌محور" الهام گرفته‌ام. این کتاب منبع بسیار خوبی از اطلاعات برای کاوش عمیق‌تر در بیشتر (اگرچه نه همه) مباحث مورد بحث در این دوره است.


سرفصل ها و درس ها

مروری بر تحلیل فوریه و موجک Overview of Fourier and Wavelet Analysis

  • مروری بر تحلیل فوریه Overview of Fourier Analysis

  • Overview of Fourier Analysis-مروری بر تحلیل فوریه Overview of Fourier Analysis

  • تفکیک فضا-فرکانس برای تبدیل فوریه کوتاه مدت Space-Frequency resolution for the Short Time Fourier Transform

  • Space-Frequency resolution for the Short Time Fourier Transform-تفکیک فضایی-فرکانسی برای تبدیل فوریه زمان کوتاه (Short Time Fourier Transform) Space-Frequency resolution for the Short Time Fourier Transform

  • Wavelets and Space-Frequency resolution-ویولت‌ها و تفکیک فضایی-فرکانسی Wavelets and Space-Frequency resolution

  • موجک ها و تفکیک فضایی فرکانس Wavelets and Space-Frequency resolution

مروری بر تحلیل فوریه و موجک Overview of Fourier and Wavelet Analysis

تجزیه و تحلیل داده ها با سری فوریه و تبدیل Data Analysis with Fourier Series and Transform

  • خلاصه سری فوریه و تبدیل فوریه Summary of Fourier Series and Fourier Transform

  • Summary of Fourier Series and Fourier Transform-خلاصه‌ای از سری فوریه و تبدیل فوریه Summary of Fourier Series and Fourier Transform

  • علامت گذاری برای تبدیل فوریه Notation for the Fourier Transform

  • Notation for the Fourier Transform-نمادگذاری برای تبدیل فوریه Notation for the Fourier Transform

  • تبدیل فوریه مشتق تابع Fourier Transform of the derivative of a function

  • Fourier Transform of the derivative of a function-تبدیل فوریه مشتق یک تابع Fourier Transform of the derivative of a function

  • اهمیت تبدیل فوریه سریع (FFT) The importance of the Fast Fourier Transform (FFT)

  • The importance of the Fast Fourier Transform (FFT)-اهمیت تبدیل فوریه سریع (FFT) The importance of the Fast Fourier Transform (FFT)

  • مشتق طیفی Spectral derivative

  • Spectral derivative-مشتق طیفی Spectral derivative

  • موجک ها و تجزیه و تحلیل چند تفکیک پذیری Wavelets and Multiresolution Analysis

  • Wavelets and Multiresolution Analysis-ویولت‌ها و تحلیل چند رزولوشن Wavelets and Multiresolution Analysis

  • اضافی: چرا دلتای دیراک به استخراج تبدیل فوریه معکوس کمک می کند Extra: Why the Dirac delta helps derive the Inverse Fourier Transform

  • Extra: Why the Dirac delta helps derive the Inverse Fourier Transform-اضافی: چرا دلتای دیراک به استخراج تبدیل فوریه معکوس کمک می‌کند Extra: Why the Dirac delta helps derive the Inverse Fourier Transform

  • اضافی: مشتق ریاضی تبدیل موجک معکوس Extra: Mathematical derivation of the Inverse Wavelet Transform

  • Extra: Mathematical derivation of the Inverse Wavelet Transform-اضافی: استخراج ریاضی تبدیل ویولت معکوس Extra: Mathematical derivation of the Inverse Wavelet Transform

  • Extra: Uncertainty principle - mathematical proof-اضافی: اصل عدم قطعیت - اثبات ریاضی Extra: Uncertainty principle - mathematical proof

  • اضافی: اصل عدم قطعیت - اثبات ریاضی Extra: Uncertainty principle - mathematical proof

Data Analysis with Fourier Series and Transform-تحلیل داده با سری و تبدیل فوریه Data Analysis with Fourier Series and Transform

روش‌ها در یادگیری ماشینی Methods in Machine Learning

  • برازش منحنی Curve fitting

  • Curve fitting-برازش منحنی Curve fitting

  • نمونه ای از برازش منحنی - روش حداقل مربعات Example of curve fitting - least squares method

  • Example of curve fitting - least squares method-مثالی از برازش منحنی - روش حداقل مربعات Example of curve fitting - least squares method

  • نزول گرادیان Gradient descent

  • Gradient descent-نزول گرادیان Gradient descent

  • تجزیه ارزش منفرد - SVD Singular Value Decomposition - SVD

  • Singular Value Decomposition - SVD-تجزیه مقادیر منفرد - SVD Singular Value Decomposition - SVD

  • تقریب تصاویر با SVD Approximation of images with the SVD

  • Approximation of images with the SVD-تقریب تصاویر با استفاده از SVD Approximation of images with the SVD

  • یادگیری ماشین نظارت شده - استخراج ویژگی ها با SVD و Wavelets Supervised machine learning - extraction of features with SVD and Wavelets

  • Supervised machine learning - extraction of features with SVD and Wavelets-یادگیری ماشین نظارت شده - استخراج ویژگی‌ها با SVD و ویولت‌ها Supervised machine learning - extraction of features with SVD and Wavelets

  • Linear regression: least squares method in matrix form-رگرسیون خطی: روش حداقل مربعات در فرم ماتریسی Linear regression: least squares method in matrix form

  • رگرسیون خطی: روش حداقل مربعات به صورت ماتریسی Linear regression: least squares method in matrix form

  • Linear regression: sensitivity to outliers in the data-رگرسیون خطی: حساسیت به داده‌های پرت در داده‌ها Linear regression: sensitivity to outliers in the data

  • رگرسیون خطی: حساسیت به نقاط پرت در داده ها Linear regression: sensitivity to outliers in the data

  • Classification/decision trees-درخت‌های طبقه‌بندی/تصمیم Classification/decision trees

  • درختان طبقه بندی/تصمیم گیری Classification/decision trees

  • Gaussian Mixture Models-مدل‌های مخلوط گاوسی Gaussian Mixture Models

  • مدل های مخلوط گاوسی Gaussian Mixture Models

  • نمونه ای از مدل مخلوط گاوسی Example of Gaussian mixture model

  • Example of Gaussian mixture model-مثالی از مدل مخلوط گاوسی Example of Gaussian mixture model

Methods in Machine Learning-روش‌ها در یادگیری ماشین Methods in Machine Learning

پراکندگی و سنجش فشرده Sparsity and Compressed Sensing

  • پراکندگی و حس فشرده: مقدمه ای بر پراکندگی Sparsity and compressed sensing: intro to sparsity

  • Sparsity and compressed sensing: intro to sparsity-خلوت و نمونه‌برداری فشرده: مقدمه‌ای بر خلوت Sparsity and compressed sensing: intro to sparsity

  • Sparsity and compressed sensing: why "natural" signals are compressible-خلوت و نمونه‌برداری فشرده: چرا سیگنال‌های "طبیعی" قابل فشرده‌سازی هستند Sparsity and compressed sensing: why "natural" signals are compressible

  • پراکندگی و سنجش فشرده: چرا سیگنال های "طبیعی" تراکم پذیر هستند Sparsity and compressed sensing: why "natural" signals are compressible

  • پراکندگی و سنجش فشرده: مقدمه ای برای سنجش فشرده Sparsity and compressed sensing: intro to compressed sensing

  • Sparsity and compressed sensing: intro to compressed sensing-خلوت و نمونه‌برداری فشرده: مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری فشرده Sparsity and compressed sensing: intro to compressed sensing

  • نمونه ای از حسگر فشرده Example of compressed sensing

  • Example of compressed sensing-مثالی از نمونه‌برداری فشرده Example of compressed sensing

  • Definition of the Discrete Cosine Transform (DCT) and its inverse-تعریف تبدیل کسینوسی گسسته (DCT) و معکوس آن Definition of the Discrete Cosine Transform (DCT) and its inverse

  • تعریف تبدیل کسینوس گسسته (DCT) و معکوس آن Definition of the Discrete Cosine Transform (DCT) and its inverse

  • Extra: formula which is crucial to finding the Inverse Discrete Cosine Transform-اضافی: فرمولی که برای یافتن تبدیل کسینوسی گسسته معکوس بسیار مهم است Extra: formula which is crucial to finding the Inverse Discrete Cosine Transform

  • اضافی: فرمولی که برای یافتن تبدیل کسینوس گسسته معکوس بسیار مهم است Extra: formula which is crucial to finding the Inverse Discrete Cosine Transform

Sparsity and Compressed Sensing-خلوت و نمونه‌برداری فشرده Sparsity and Compressed Sensing

سیستم های دینامیکی Dynamical systems

  • مقدمه ای بر بخش مدل های ریاضی Introduction to the section on mathematical models

  • Introduction to the section on mathematical models-مقدمه ای بر بخش مربوط به مدل های ریاضی Introduction to the section on mathematical models

  • مدل خالص طعمه-شنده Pure prey-predator model

  • Pure prey-predator model-مدل خالص شکارچی-شکار Pure prey-predator model

  • نقاط تعادل و پایداری آنها Equilibrium points and their stability

  • Equilibrium points and their stability-نقاط تعادل و پایداری آنها Equilibrium points and their stability

  • نقاط تعادل در مدل شکار-شنده Equilibrium points in the prey-predator model

  • Equilibrium points in the prey-predator model-نقاط تعادل در مدل شکارچی-شکار Equilibrium points in the prey-predator model

  • مقدمه ای بر Scilab Introduction to Scilab

  • Introduction to Scilab-مقدمه ای بر Scilab Introduction to Scilab

  • Constructing the model with Scilab part 1-ساخت مدل با Scilab قسمت 1 Constructing the model with Scilab part 1

  • ساخت مدل با Scilab قسمت 1 Constructing the model with Scilab part 1

  • ساخت مدل با Scilab قسمت 2 Constructing the model with Scilab part 2

  • Constructing the model with Scilab part 2-ساخت مدل با Scilab قسمت 2 Constructing the model with Scilab part 2

  • How parameters affect the output of the model-چگونه پارامترها بر خروجی مدل تاثیر می گذارند How parameters affect the output of the model

  • چگونه پارامترها بر خروجی مدل تاثیر می گذارند How parameters affect the output of the model

  • تاثیر ماهیگیری بر مدل Influence of fishing on the model

  • Influence of fishing on the model-تاثیر ماهیگیری بر مدل Influence of fishing on the model

  • Addition of logistic terms to the model-اضافه کردن ترم های لجستیک به مدل Addition of logistic terms to the model

  • افزودن اصطلاحات لجستیک به مدل Addition of logistic terms to the model

  • الگوی تکامل اپیدمی ها Model on the evolution of epidemics

  • Model on the evolution of epidemics-مدل تکامل اپیدمی ها Model on the evolution of epidemics

  • تجزیه و تحلیل ریاضی پایداری Mathematical analysis of stability

  • Mathematical analysis of stability-تحلیل ریاضی پایداری Mathematical analysis of stability

  • شبیه سازی و ریاضیات مدل لجستیک با یک جمعیت Simulation and mathematics of the logistic model with one population

  • Simulation and mathematics of the logistic model with one population-شبیه سازی و ریاضیات مدل لجستیک با یک جمعیت Simulation and mathematics of the logistic model with one population

Dynamical systems-سیستم‌های دینامیکی Dynamical systems

یادگیری ماشین برای سیستم های دینامیکی اعمال می شود Machine learning applied to dynamical systems

  • سیستم های پویا و آشوب: سیستم لورنز Dynamical systems and chaos: Lorenz system

  • Dynamical systems and chaos: Lorenz system-سیستم‌های دینامیکی و آشوب: سیستم لورنز Dynamical systems and chaos: Lorenz system

  • یادگیری ماشینی برای یافتن مدل های دینامیکی پشت داده ها (الگوریتم SYNDy) Machine learning to find dynamical models behind data (SYNDy algorithm)

  • Machine learning to find dynamical models behind data (SYNDy algorithm)-یادگیری ماشین برای یافتن مدل‌های دینامیکی پشت داده‌ها (الگوریتم SYNDy) Machine learning to find dynamical models behind data (SYNDy algorithm)

Machine learning applied to dynamical systems-یادگیری ماشین اعمال شده بر سیستم‌های دینامیکی Machine learning applied to dynamical systems

اثبات تجزیه SVD Proof of the SVD decomposition

  • Introduction to this section on the proof of the SVD-مقدمه ای بر این بخش در مورد اثبات SVD Introduction to this section on the proof of the SVD

  • مقدمه ای بر این بخش در مورد اثبات SVD Introduction to this section on the proof of the SVD

  • قضیه قطری در جبر خطی Diagonalization theorem in Linear Algebra

  • Diagonalization theorem in Linear Algebra-قضیه قطری سازی در جبر خطی Diagonalization theorem in Linear Algebra

  • Intuition behind the Singular Value Decomposition (SVD)-شهود پشت تجزیه مقادیر منفرد (SVD) Intuition behind the Singular Value Decomposition (SVD)

  • شهود پشت تجزیه ارزش منفرد (SVD) Intuition behind the Singular Value Decomposition (SVD)

Proof of the SVD decomposition-اثبات تجزیه SVD Proof of the SVD decomposition

نمایش نظرات

آموزش تحلیل پیشرفته داده با استفاده از ویولت ها و یادگیری ماشین
جزییات دوره
10 hours
47
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
6,335
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Emanuele Pesaresi Emanuele Pesaresi

دکترای مهندسی مکانیک و مهندسی پیشرفته در تاریخ 26 مارس 2021، دکترای من را در "مکانیک و علوم مهندسی پیشرفته" به دست آورد. من در سال 2015 و 2017 به کارشناسی مهندسی علوم و کارشناسی علوم مهندسی مکانیک به دست آمده، با افتخارات از دانشگاه بولونیا به دست آوردم. من از زمان تحصیلات مکانیک ماشین آلات از سال تحصیلی 2018-19 در دانشگاه بولونیا (شاخه ای از فولیت)، معلم تدریس را نیز به دست آورده ام. شور و شوق من برای ریاضیات، فیزیک و تدریس من را به سخنرانی دبیرستان و دانشجویان دانشگاه کمک کرده است. رویکرد من به عنوان یک معلم این است که به دانشجویان ثابت کند که حافظه برای مهندس، ریاضیدان یا فیزیکدان کمتر اهمیت دارد، از یادگیری نحوه برخورد با یک مشکل از طریق استدلال منطقی. من معتقدم که یک معلم از موضوعات علمی باید سعی کند کنجکاوی دانش آموزان خود را در مورد موضوع توسعه دهد، نه تنها تمرکز بر کسب دانش، اما مهم است که ممکن است نیز باشد. دانش آموزان باید تشویق شوند تا عمیق تر بشوند و بر دانش خود بسازند و به طور مداوم آن را مورد سوال قرار دهند، به جای پذیرش همه چیز در ارزش اسمی بدون درک کامل.