اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan

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 روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan

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

موضوع میانی: Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan برای مدل‌سازی آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی بیزی
  • 3. مفاهیم اصلی مدل‌سازی بیزی
  • 4. شرح توزیع‌های احتمال رایج در Stan
  • 5. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در Stan
  • 6. مفاهیم پایه نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 7. معرفی الگوریتم‌های نمونه‌برداری در Stan
  • 8. پیاده‌سازی مدل‌های ساده در Stan
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 10. تحلیل همگرایی در MCMC
  • 11. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 12. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری
  • 13. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 14. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 15. اعتبارسنجی مدل با استفاده از روش‌های بیزی
  • 16. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از طریق نسبت پذیرش (A.R.)
  • 17. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 18. معرفی NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر HMC و NUTS
  • 20. بهینه‌سازی پارامترهای HMC و NUTS
  • 21. نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 22. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی خطی
  • 24. مدل‌های سلسله‌مراتبی غیرخطی
  • 25. تحلیل داده‌های طولی با مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 26. مدل‌های فضایی-زمانی در Stan
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی مختلط
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های خطی مختلط در Stan
  • 29. کاربرد مدل‌های خطی مختلط در علوم رفتاری
  • 30. مدل‌های غیرخطی مختلط
  • 31. معرفی مدل‌های رگرسیون کوانتایل بیزی
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون کوانتایل در Stan
  • 33. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 34. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 35. مدل‌سازی داده‌های دودویی با Stan
  • 36. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 37. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی
  • 38. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی ساده در Stan
  • 39. کاربرد شبکه‌های بیزی در پیش‌بینی
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های ARMA بیزی
  • 42. مدل‌های ARIMA بیزی در Stan
  • 43. مدل‌های GARCH بیزی
  • 44. تحلیل داده‌های شبکه‌ای با Stan
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 46. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی در Stan
  • 47. تحلیل داده‌های فضایی با استفاده از Stan
  • 48. مدل‌های رگرسیون وزنی فضایی بیزی
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته بیزی
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های انتخاب گسسته در Stan
  • 51. تحلیل داده‌های پانل با Stan
  • 52. مدل‌های پویا برای داده‌های سری زمانی
  • 53. مقدمه‌ای بر مدل‌های حالت-فضای بیزی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های حالت-فضای در Stan
  • 55. کاربرد مدل‌های حالت-فضای در اقتصادسنجی
  • 56. مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 57. شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 58. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 59. مقدمه‌ای بر روش‌های فراابتکاری در Stan
  • 60. بهینه‌سازی بیزی
  • 61. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در تنظیم پارامترها
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرپارامتری بیزی
  • 63. فرایند گوسی برای رگرسیون
  • 64. فرایند گوسی برای دسته‌بندی
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری برای مدل‌های پیچیده
  • 66. نمونه‌گیری از طریق تطبیق (Metropolis-Hastings)
  • 67. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 68. پیاده‌سازی مدل‌های توزیع مخلوط در Stan
  • 69. مدل‌سازی داده‌های حجیم با Stan
  • 70. تحلیل داده‌های پزشکی با Stan
  • 71. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 72. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با Stan
  • 73. مدل‌سازی اقتصادی با استفاده از Stan
  • 74. تحلیل داده‌های مالی با Stan
  • 75. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی بیزی
  • 76. شبیه‌سازی مونت کارلو در Stan
  • 77. شبیه‌سازی برای ارزیابی مدل
  • 78. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی مدل
  • 79. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 80. اعتبارسنجی برون‌نمونه‌ای در رویکرد بیزی
  • 81. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های بیزی
  • 82. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری مشابه Stan
  • 83. مقایسه Stan با نرم‌افزارهای دیگر
  • 84. کاربرد تخصصی Stan در حوزه‌های مختلف
  • 85. نکات پیشرفته در نوشتن کدهای Stan
  • 86. بهینه‌سازی عملکرد کدهای Stan
  • 87. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی در Stan
  • 88. مدیریت پروژه‌های مدل‌سازی بیزی بزرگ
  • 89. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی برای مدل‌های پیچیده
  • 90. روش‌های نمونه‌گیری با واریانس کم
  • 91. کاربرد Stan در مطالعات اپیدمیولوژیک
  • 92. مدل‌سازی رفتاری با استفاده از Stan
  • 93. تحلیل داده‌های یادگیری ماشین با رویکرد بیزی
  • 94. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی تقریبی
  • 95. روش‌های نمونه‌گیری تقریبی بیزی
  • 96. کاربرد Stan در هوش مصنوعی
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 98. روش‌های بیزی برای داده‌های ساختاریافته
  • 99. تحلیل داده‌های علمی با استفاده از Stan
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در مهندسی
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.