اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی بیزی مبتنی بر شواهد با BUGS

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی بیزی مبتنی بر شواهد با BUGS

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

موضوع میانی: زبان مدل‌سازی BUGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمالات و آمار در مدل‌سازی بیزی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای نظریه بیزی
  • 3. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 4. روش‌های نمونه‌گیری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 5. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار BUGS
  • 6. نصب و راه‌اندازی BUGS
  • 7. نحو پایه BUGS
  • 8. تعریف متغیرها و توزیع‌ها در BUGS
  • 9. نوشتن مدل‌های ساده در BUGS
  • 10. نمونه‌سازی و ارزیابی مدل‌های BUGS
  • 11. عیب‌یابی مدل‌های BUGS
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی مبتنی بر شواهد
  • 13. تفاوت مدل‌سازی مبتنی بر شواهد با مدل‌سازی آماری سنتی
  • 14. اصول و مفروضات مدل‌سازی بیزی مبتنی بر شواهد
  • 15. انواع داده‌ها و متغیرها در مدل‌سازی بیزی
  • 16. مدل‌سازی متغیرهای پیوسته
  • 17. مدل‌سازی متغیرهای گسسته
  • 18. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 19. مدل‌سازی داده‌های دودویی
  • 20. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌ای
  • 21. مدل‌سازی متغیرهای طبقه‌بندی شده
  • 22. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 23. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بیزی
  • 25. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در BUGS
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 27. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 28. طراحی مدل‌های سلسله مراتبی در BUGS
  • 29. مدل‌سازی اثرات تصادفی
  • 30. مدل‌سازی اثرات ثابت
  • 31. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های گروهی
  • 32. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های طولی
  • 33. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی خطی
  • 34. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی لجستیک
  • 35. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی پواسون
  • 36. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی گرافیکی احتمالی (PGM)
  • 37. شبکه‌های بیزی
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی استنباطی
  • 39. استنباط بیزی برای پارامترها
  • 40. استنباط بیزی برای پیش‌بینی
  • 41. ارزیابی برازش مدل
  • 42. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 43. آزمون نسبت درستنمایی بیزی
  • 44. اعتبار سنجی متقابل بیزی
  • 45. تحلیل حساسیت
  • 46. بررسی مفروضات مدل
  • 47. مدل‌سازی داده‌های مکانی با BUGS
  • 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکانی بیزی
  • 49. مدل‌سازی خودهمبستگی مکانی
  • 50. مدل‌سازی اثرات همسایگی مکانی
  • 51. مدل‌سازی داده‌های زمانی با BUGS
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 53. مدل‌سازی اتورگرسیو (AR) بیزی
  • 54. مدل‌سازی میانگوین متحرک (MA) بیزی
  • 55. مدل‌سازی اتورگرسیو میانگوین متحرک (ARMA) بیزی
  • 56. مدل‌سازی اتورگرسیو یکپارچه میانگوین متحرک (ARIMA) بیزی
  • 57. مدل‌سازی مدل‌های فصلی در BUGS
  • 58. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با BUGS
  • 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه بیزی
  • 60. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با رویکرد بیزی
  • 61. مدل‌سازی وابستگی‌های پیچیده در شبکه‌ها
  • 62. کاربرد BUGS در علوم زیستی
  • 63. مدل‌سازی بقا بیزی
  • 64. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی بیزی
  • 65. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک بیزی
  • 66. کاربرد BUGS در علوم اجتماعی
  • 67. مدل‌سازی داده‌های پیمایشی بیزی
  • 68. مدل‌سازی انتخاب گسسته بیزی
  • 69. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده بیزی
  • 70. کاربرد BUGS در اقتصاد و مالی
  • 71. مدل‌سازی پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 72. مدل‌سازی ریسک مالی بیزی
  • 73. مدل‌سازی قیمت‌گذاری دارایی بیزی
  • 74. کاربرد BUGS در مهندسی
  • 75. مدل‌سازی قابلیت اطمینان بیزی
  • 76. مدل‌سازی داده‌های حسگر بیزی
  • 77. مدل‌سازی بهینه‌سازی بیزی
  • 78. مباحث پیشرفته در BUGS
  • 79. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته (Gibbs, Metropolis-Hastings)
  • 80. استفاده از Jags و Stan به عنوان جایگزین
  • 81. مدل‌سازی پیشرفته با داده‌های گمشده
  • 82. مدل‌سازی با داده‌های پرت
  • 83. مدل‌سازی رگرسیون کوانتایل بیزی
  • 84. مدل‌سازی مدل‌های مارکوف پنهان بیزی
  • 85. مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 87. کاربرد BUGS در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 88. استنتاج بیزی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 89. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 90. گزارش‌دهی نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 91. ارائه بصری نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 92. تصمیم‌گیری مبتنی بر مدل‌های بیزی
  • 93. پروژه‌های عملی مدل‌سازی بیزی با BUGS
  • 94. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های پزشکی
  • 95. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 96. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 97. مطالعه موردی ۴: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 98. مطالعه موردی ۵: تحلیل داده‌های بازاریابی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.