, ,

کتاب HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی و استنتاج بیزی
  • 2. مفاهیم پایه استنتاج بیزی: پیشین، درست‌نمایی، پسین
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن در مدل‌سازی
  • 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan برای استنتاج بیزی
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 6. ساختارهای داده‌ای در Stan: بردارها، ماتریس‌ها، آرایه‌ها
  • 7. توابع و دستورات پایه در زبان Stan
  • 8. تعریف مدل‌های خطی ساده با Stan
  • 9. استنتاج با روش Maximum Likelihood Estimation (MLE)
  • 10. مقایسه MLE و استنتاج بیزی
  • 11. مقدمه‌ای بر فرآیندهای مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 14. مفاهیم همگرایی در MCMC: Trace plots, Autocorrelation plots
  • 15. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat, Effective Sample Size (ESS)
  • 16. انواع مدل‌های سلسله مراتبی: سطوح مختلف، متغیرهای تصادفی
  • 17. مدل‌های سلسله مراتبی خطی
  • 18. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های شمارشی (Poisson, Binomial)
  • 19. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های پیوسته (Normal)
  • 20. تحلیل داده‌های خوشه‌ای با مدل‌های سلسله مراتبی
  • 21. انواع داده‌های پانل و مدل‌سازی آن‌ها
  • 22. مدل‌های اثرات ثابت و اثرات تصادفی در داده‌های پانل
  • 23. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های پانل
  • 24. معرفی الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 25. نحوه عملکرد HMC: دینامیک هامیلتونی، انرژی پتانسیل
  • 26. مزایای HMC نسبت به MCMC کلاسیک
  • 27. معرفی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 28. تفاوت NUTS با HMC پایه
  • 29. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 30. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan با HMC/NUTS
  • 31. تنظیم پارامترهای HMC/NUTS در Stan
  • 32. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 33. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده (Simulated Data)
  • 34. ارزیابی کیفیت مدل با معیارهای مختلف
  • 35. تفسیر نتایج استنتاج بیزی: توزیع‌های پسین، میانگین، واریانس
  • 36. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 37. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی: WAIC, LOO-CV
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 39. کاربرد GLMs در استنتاج بیزی
  • 40. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 41. مدل‌های پواسون سلسله مراتبی
  • 42. مدل‌های رگرسیون کوانتایل سلسله مراتبی
  • 43. مدل‌های سری زمانی با رویکرد بیزی
  • 44. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 45. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) در Stan
  • 46. مدل‌سازی داده‌های مکانی با رویکرد بیزی
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 48. شبکه‌های بیزی و کاربرد آن‌ها
  • 49. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با Stan
  • 50. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های شبکه‌ای
  • 51. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 52. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 53. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج استنتاج
  • 54. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data) با Stan
  • 55. روش‌های مختلف برخورد با داده‌های گمشده
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های داده گمشده در Stan
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های شرطی خودبازگشتی (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity – ARCH)
  • 58. مدل‌های GARCH در Stan
  • 59. مدل‌سازی نوسانات بازار با رویکرد بیزی
  • 60. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های نوسان
  • 61. مدل‌های بقا (Survival Analysis) با رویکرد بیزی
  • 62. مدل‌های کاکس (Cox Models) در Stan
  • 63. مدل‌سازی طول عمر محصولات و خدمات
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 65. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 66. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 67. کاربرد HMC/NUTS در یادگیری ماشین
  • 68. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 69. مدل‌های غیرخطی در Stan
  • 70. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های غیرخطی
  • 71. مدل‌سازی داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 72. مدل‌های سری زمانی با ساختارهای پیچیده
  • 73. مدل‌های Bi-variate و Multi-variate در Stan
  • 74. کاربرد HMC/NUTS در تحلیل‌های چندمتغیره
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با Stan
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan
  • 77. بررسی و ارزیابی مدل‌های پیچیده
  • 78. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های علمی
  • 79. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف (اقتصاد، پزشکی، علوم اجتماعی)
  • 80. کاربرد HMC/NUTS در بهینه‌سازی مدل‌های علمی
  • 81. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 82. مدیریت حافظه و زمان اجرا در Stan
  • 83. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 84. بررسی پایداری مدل‌های بیزی
  • 85. مدل‌سازی ساختارهای پنهان (Latent Structures)
  • 86. کاربرد HMC/NUTS در کشف ساختارهای پنهان
  • 87. مقایسه رویکردهای مختلف استنتاج بیزی
  • 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های بیزی
  • 89. آموزش و یادگیری مستمر در حوزه استنتاج بیزی
  • 90. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های MCMC و HMC
  • 91. آینده استنتاج بیزی با استفاده از ابزارهایی مانند Stan
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا