اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربردهای عملی MCMC 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 کاربردهای عملی MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه MCMC
  • 2. آشنایی با الگوریتم‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو
  • 3. نظریه زنجیره‌های مارکوف
  • 4. خواص ایستا در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. روش‌های نمونه‌برداری مارکوف
  • 6. مفهوم تابلوی احتمال
  • 7. حسابان احتمالات و کاربردهای آن
  • 8. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 9. مدل‌های بیزی در آمار
  • 10. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 11. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 12. سینتکس پایه Stan
  • 13. تعریف مدل‌های احتمالاتی در Stan
  • 14. کامپایل و اجرای مدل‌ها در Stan
  • 15. آشنایی با انواع توزیع‌های احتمال در Stan
  • 16. توزیع‌های نرمال، گاما، بتا در Stan
  • 17. توزیع‌های گسسته در Stan
  • 18. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 19. رگرسیون خطی بیزی در Stan
  • 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 21. رگرسیون لجستیک بیزی در Stan
  • 22. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 23. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 24. مدل‌های فضایی در Stan
  • 25. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی پارامترها
  • 26. تخمین پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 27. حل مسائل آماری با استفاده از MCMC
  • 28. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری گیبس
  • 29. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس در Stan
  • 30. آشنایی با الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 31. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در Stan
  • 32. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 33. بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan
  • 34. عیب‌یابی و تشخیص همگرایی در MCMC
  • 35. معیارهای همگرایی MCMC
  • 36. نظارت بر روند نمونه‌برداری
  • 37. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 38. مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan
  • 39. رگرسیون سلسله مراتبی
  • 40. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم اجتماعی
  • 41. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم پزشکی
  • 42. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده در Stan
  • 43. مدل‌سازی داده‌های طولانی‌مدت در Stan
  • 44. کاربرد MCMC در تحلیل بقا
  • 45. تحلیل بقا با مدل‌های بیزی
  • 46. مدل‌سازی پیامدهای دوتایی در Stan
  • 47. مدل‌سازی پیامدهای چندگانه در Stan
  • 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 49. مدل‌های گرافیکی در Stan
  • 50. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 51. شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 52. مدل‌های پنهان مارکوف در Stan
  • 53. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 54. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) در Stan
  • 55. مدل‌سازی گراف‌های اجتماعی در Stan
  • 56. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
  • 57. مدل‌های اقتصادسنجی بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 59. مدل‌سازی ژنتیکی در Stan
  • 60. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 61. مدل‌سازی آب و هوا در Stan
  • 62. مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 63. تجزیه و تحلیل حساسیت در مدل‌های بیزی
  • 64. کاربرد MCMC در اعتبار سنجی مدل
  • 65. تست فرضیه در چارچوب بیزی
  • 66. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی
  • 67. کاربرد MCMC در استنتاج علّی
  • 68. مدل‌سازی ساختاری علّی در Stan
  • 69. مقدمه‌ای بر روش‌های پیشرفته MCMC
  • 70. نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های مارکوف با پارامترهای متغیر
  • 71. روش‌های MCMC غیرمستقل
  • 72. کاربرد MCMC در داده‌های پرت
  • 73. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 74. مدل‌سازی پیش‌بینانه با Stan
  • 75. تولید پیش‌بینی‌های بیزی
  • 76. ارزیابی پیش‌بینی‌ها
  • 77. کاربرد MCMC در داده‌های فضایی-زمانی
  • 78. مدل‌سازی تلفیقی فضایی-زمانی
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 80. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی سیاست‌ها
  • 81. مدل‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 82. کاربرد MCMC در علم داده‌های مالی
  • 83. تحلیل ریسک در بازارهای مالی
  • 84. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی پرتفوی
  • 85. مدل‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 86. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 87. ترکیب MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 88. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل ریسک مالی
  • 89. مدل‌سازی سناریوهای بحران مالی
  • 90. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 91. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 93. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 94. مدل‌سازی ساختار و دینامیک شبکه‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 96. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده
  • 97. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده
  • 98. شفافیت در مدل‌سازی آماری
  • 99. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج مدل
  • 100. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های سلامت عمومی
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.