, ,

کتاب کشف عمیق HMC و NUTS در محیط 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 کشف عمیق HMC و NUTS در محیط 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 مدل‌سازی احتمالاتی و استنتاج بیزی
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی
  • 3. مفاهیم کلیدی در استنتاج بیزی
  • 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. ساختار پایه برنامه‌های Stan
  • 7. تعریف مدل‌های احتمالاتی در Stan
  • 8. توابع چگالی احتمال (PDF) در Stan
  • 9. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 10. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 11. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 13. شرایط ارگودیسیتی زنجیره‌های مارکوف
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم گیبس
  • 15. کاربرد گیبس در مدل‌سازی
  • 16. محدودیت‌های الگوریتم گیبس
  • 17. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری هابینگ-مونت کارلو (HMC)
  • 18. مبانی فیزیکی HMC
  • 19. معادله هامیلتونی و دینامیک سیستم
  • 20. انتخاب گام زمانی در HMC
  • 21. انتخاب تعداد گام‌ها در HMC
  • 22. مزایای HMC نسبت به گیبس
  • 23. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 24. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری نیوتنی-مونت کارلو (NUTS)
  • 25. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 26. خودتنظیمی در NUTS
  • 27. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 28. کاربرد NUTS در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 29. معرفی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 30. کاربرد GLM در Stan
  • 31. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 32. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 33. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 34. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 35. طراحی مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 37. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 38. نمودارهایtrace plot
  • 39. آماره R-hat
  • 40. نمودارهای خودهمبستگی (ACF)
  • 41. تفسیر نتایج همگرایی
  • 42. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 43. بررسی توزیع پسین پارامترها
  • 44. تکنیک‌های تشخیص مشکلات نمونه‌گیری
  • 45. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 47. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 48. مدل‌های حالت-فضا در Stan
  • 49. کاربرد HMC و NUTS در مدل‌های سری زمانی
  • 50. مدل‌های مکانی-زمانی در Stan
  • 51. مدل‌های شبکه‌ای در Stan
  • 52. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Stan
  • 53. مدل‌های بیزی برای داده‌های گسسته
  • 54. مدل‌های بیزی برای داده‌های پیوسته
  • 55. مدل‌های بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 56. مدل‌های بیزی برای داده‌های شمارشی
  • 57. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های گسسته
  • 58. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های پیوسته
  • 59. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 60. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های شمارشی
  • 61. بهینه‌سازی کد Stan
  • 62. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌های Stan
  • 63. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
  • 64. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 65. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 66. کاربرد Stan در علوم مهندسی
  • 67. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 68. مدل‌سازی پیش‌بینی در Stan
  • 69. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 70. تحلیل حساسیت مدل
  • 71. تصمیم‌گیری مبتنی بر مدل‌های بیزی
  • 72. مدل‌های بیزی برای داده‌های ناقص
  • 73. مدل‌های بیزی برای داده‌های حجیم
  • 74. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های ناقص
  • 75. کاربرد HMC و NUTS در داده‌های حجیم
  • 76. معرفی بسته‌های کمکی Stan
  • 77. بسته rstanarm
  • 78. بسته brms
  • 79. مقایسه بسته‌های مختلف Stan
  • 80. استفاده از Stan با R
  • 81. استفاده از Stan با Python (PyStan)
  • 82. استفاده از Stan با Julia
  • 83. روش‌های اعتبارسنجی متقابل در مدل‌سازی بیزی
  • 84. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 85. اهمیت انتخاب توزیع پیشین
  • 86. تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده
  • 87. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 88. محدودیت‌های HMC و NUTS
  • 89. بهبود کارایی الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 90. آخرین پیشرفت‌ها در نمونه‌گیری بیزی
  • 91. کاربرد HMC و NUTS در مسائل واقعی
  • 92. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 93. مطالعه موردی: مدل‌سازی همه‌گیرشناسی
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مالی
  • 95. مطالعه موردی: مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 96. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
  • 97. جمع‌بندی و مسیرهای 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 کشف عمیق HMC و NUTS در محیط Stan”

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

پیمایش به بالا