اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیمات پیشرفته for Sampling in 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 تنظیمات پیشرفته for Sampling in Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و استنباط بیزی
  • 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R
  • 3. مفاهیم پایه‌ای احتمال و آمار
  • 4. توزیع‌های احتمالی گسسته و پیوسته
  • 5. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 6. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 7. زبان Stan: ساختار کلی و سینتکس
  • 8. متغیرها، انواع داده و عملگرها در Stan
  • 9. توابع و ساختارهای کنترلی در Stan
  • 10. نوشتن اولین مدل بیزی ساده در Stan
  • 11. مفاهیم اساسی استنباط بیزی
  • 12. تابع درست‌نمایی و تابع پیشین
  • 13. تابع پسین و قضیه بیز
  • 14. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 16. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 17. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 18. مفاهیم و معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 19. تشخیص همگرایی با استفاده از نمودارهای Trace
  • 20. معیارهای R-hat و Effective Sample Size
  • 21. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 22. مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 23. مدل رگرسیون لجستیک بیزی
  • 24. مدل رگرسیون پواسون بیزی
  • 25. مدل‌سازی سری زمانی در Stan
  • 26. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 27. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) بیزی
  • 28. مدل‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 29. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 30. مدل‌سازی اثرات تصادفی (Random Effects)
  • 31. مدل‌سازی اثرات ثابت (Fixed Effects)
  • 32. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
  • 33. مقدمه‌ای بر آمار مکانی
  • 34. مدل‌های خودهمبستگی مکانی
  • 35. مدل‌های رگرسیون مکانی بیزی
  • 36. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 37. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model) بیزی
  • 38. مدل‌های پارامتری بقا بیزی
  • 39. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 40. مدل‌های پویا در داده‌های پانل
  • 41. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی در داده‌های پانل
  • 42. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 43. مدل‌های چندسطحی (Multilevel Models)
  • 44. مدل‌سازی اقتباس (Copula Modeling)
  • 45. مقدمه‌ای بر توابع اقتباس
  • 46. انواع توابع اقتباس و کاربردهای آن‌ها
  • 47. مدل‌سازی اقتباس در Stan
  • 48. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan
  • 49. نمونه‌گیری با استفاده از Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 50. الگوریتم نمونه‌گیر No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 51. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌گیری در Stan
  • 52. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 53. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده (Simulated Data)
  • 54. ارزیابی استحکام مدل (Model Robustness)
  • 55. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 56. روش‌های ایمپوتیشن (Imputation) در Stan
  • 57. مدل‌سازی حساسیت به داده‌های گمشده
  • 58. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 59. روش‌های شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 60. مدل‌سازی با توابع پیشین قوی
  • 61. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 62. مدل‌های عاملی اکتشافی (EFA) بیزی
  • 63. مدل‌های عاملی تأییدی (CFA) بیزی
  • 64. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 65. ارتباط بین تحلیل عاملی و تحلیل مسیر
  • 66. پیاده‌سازی تحلیل مسیر در Stan
  • 67. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های ساختاری (Structural Equation Models)
  • 68. مقدمه‌ای بر مدل‌های ساختاری
  • 69. اجزای مدل‌های ساختاری
  • 70. پیاده‌سازی مدل‌های ساختاری در Stan
  • 71. مدل‌سازی بیزی برای شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 73. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 74. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 75. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 76. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) بیزی
  • 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) بیزی
  • 78. مدل‌سازی بیزی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 79. مدل‌های موضوعی (Topic Models) بیزی
  • 80. مدل‌های زبانی (Language Models) بیزی
  • 81. مدل‌سازی بیزی برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 82. مدل‌های تشخیص اشیاء بیزی
  • 83. مدل‌های بخش‌بندی تصویر بیزی
  • 84. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته در استنباط بیزی
  • 85. مدل‌های بیزی غیرپارامتری
  • 86. فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 87. مدل‌های بیزی برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 88. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 89. مثال‌های کاربردی در علوم اجتماعی
  • 90. مثال‌های کاربردی در علوم زیستی
  • 91. مثال‌های کاربردی در علوم مهندسی
  • 92. مثال‌های کاربردی در اقتصاد
  • 93. مباحث تکمیلی و منابع بیشتر
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.