اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی کامپایلر Stan برای مدل‌سازی آماری بیزی

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 مبانی کامپایلر Stan برای مدل‌سازی آماری بیزی

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

موضوع میانی: کامپایلر Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مبانی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 4. ساختار کلی برنامه‌های Stan
  • 5. تعریف مدل‌های بیزی در Stan
  • 6. متغیرهای تصادفی و توابع چگالی احتمال
  • 7. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 8. مفهوم احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 9. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 10. الگوریتم‌های MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
  • 11. راهنمای سریع نمونه‌گیرهای Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 12. نکات کلیدی در تنظیم پارامترهای HMC
  • 13. نمونه‌گیری از طریق نمونه‌گیرهای آلتراپذیری (Metropolis-Hastings)
  • 14. مزایا و معایب روش‌های مختلف نمونه‌گیری
  • 15. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 16. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 17. تشخیص واگرایی و مشکلات نمونه‌گیری
  • 18. تجسم نتایج مدل‌های بیزی
  • 19. نمودارهای تراکم و توزیع پسین
  • 20. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 21. محاسبه آماره‌های توصیفی توزیع پسین
  • 22. فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 23. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 24. معیار اطلاعات آکائیک بیزی (BIC)
  • 25. معیار اطلاعات آکائیک بیزی تصحیح شده (AICc)
  • 26. معیار اطلاعات کرایتریون (DIC)
  • 27. معیار پیش‌بینی خارج از نمونه (LOO-CV)
  • 28. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 29. مفهوم رگرسیون بیزی
  • 30. انتخاب توزیع‌های پیشین برای پارامترهای رگرسیون
  • 31. تفسیر نتایج رگرسیون بیزی
  • 32. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 33. کاربرد در داده‌های طبقه‌بندی
  • 34. تعریف مدل رگرسیون لجستیک بیزی در Stan
  • 35. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک بیزی
  • 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 38. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 39. مدل‌های وضعیت فضا (State-Space Models) در Stan
  • 40. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی (Hierarchical Bayesian Modeling)
  • 41. مفهوم اثرات مختلط (Mixed Effects)
  • 42. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های خوشه‌ای
  • 43. کاربرد در مطالعات مقایسه‌ای
  • 44. مدل‌سازی برای داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 45. منحنی کاپلان-مایر بیزی
  • 46. مدل‌های رگرسیون کوکس بیزی
  • 47. پارامترهای مدل‌های بقا در Stan
  • 48. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 49. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از Stan
  • 50. انجام تحلیل‌های حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 51. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) مدل‌ها
  • 52. برنامه‌نویسی پیشرفته در Stan
  • 53. توابع سفارشی (User-Defined Functions) در Stan
  • 54. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت و حافظه
  • 55. کاربرد Stan در مدل‌های احتمالاتی گرافیکی (PGMs)
  • 56. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی گرافیکی
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی در Stan
  • 59. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling)
  • 60. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مبتنی بر عامل
  • 61. یکپارچه‌سازی Stan با مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 62. کاربرد در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 63. پردازش و پاکسازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 64. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 65. تبدیلات داده (Data Transformations)
  • 66. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 68. ارتباط یادگیری ماشین با مدل‌سازی بیزی
  • 69. تفاوت رویکرد بیزی و فریکوئنتیست در یادگیری ماشین
  • 70. کاربردهای پیشرفته Stan
  • 71. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 72. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری برای مدل‌های پیچیده
  • 73. استفاده از Stan در محیط‌های محاسباتی توزیع شده
  • 74. مباحث اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 75. مسئولیت‌پذیری در تفسیر نتایج
  • 76. شفافیت در فرآیند مدل‌سازی
  • 77. کاربرد در تصمیم‌گیری‌های کلان
  • 78. ملاحظات مربوط به پیچیدگی مدل
  • 79. مدیریت وابستگی بین متغیرها
  • 80. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترها
  • 81. مدل‌سازی برای داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 82. روش‌های imputation بیزی
  • 83. روش‌های تحلیل مستقیم داده‌های گمشده
  • 84. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 85. چالش‌های مدل‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 86. استفاده از Stan در پلتفرم‌های ابری
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی کوانتایل (Quantile Modeling)
  • 88. مدل‌سازی کوانتایل خطی بیزی
  • 89. کاربرد در پیش‌بینی بازه‌های احتمالی
  • 90. مدل‌سازی برای داده‌های شمارشی (Count Data)
  • 91. مدل‌های پواسون و دوجمله‌ای بیزی
  • 92. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با صفر تورمی
  • 93. مدل‌سازی برای داده‌های ترکیبی (Mixed Data)
  • 94. ترکیب داده‌های پیوسته و گسسته
  • 95. طراحی مدل‌های مناسب برای داده‌های ترکیبی
  • 96. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج مدل‌های بیزی
  • 97. شفافیت در تعریف مدل و مفروضات
  • 98. توصیه به استفاده از ابزارهای تجسمی
  • 99. ارائه نتایج در قالب گزارش‌های علمی
  • 100. کاربرد عملی Stan در پژوهش‌های علمی
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.