سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استنتاج ذهنی: رمزگشایی شواهد با مدل‌های بیزی و معیارهای علامت‌دار

کتاب استنتاج ذهنی: رمزگشایی شواهد با مدل‌های بیزی و معیارهای علامت‌دار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب استنتاج ذهنی: رمزگشایی شواهد با مدل‌های بیزی و معیارهای علامت‌دار

موضوع کلی: مدل‌سازی عدم قطعیت و استنتاج پیشرفته

موضوع میانی: چارچوب‌های ریاضی و احتمالی برای استنتاج ذهنی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی عدم قطعیت و استنتاج**
  • 2. مقدمه‌ای بر استنتاج و نقش آن در علم و شناخت
  • 3. عدم قطعیت: منابع، انواع و چالش‌ها
  • 4. تاریخچه تفکر احتمالی: از بازی‌های شانس تا علم داده
  • 5. مبانی نظریه احتمالات کلاسیک: اصول کولموگروف
  • 6. تفاوت‌های بنیادین: رویکرد فراوانی‌گرا (Frequentist) در برابر بیزی (Bayesian)
  • 7. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 8. احتمال شرطی و استقلال رویدادها
  • 9. قانون احتمال کل و زنجیره احتمالات
  • 10. معرفی قضیه بیز: قلب استنتاج مدرن
  • 11. تفسیر اجزای قضیه بیز: پیشین، درستنمایی، پسین و شواهد
  • 12. استنتاج استقرایی، استنتاج قیاسی و استنتاج ربایشی (Abductive)
  • 13. مدل‌سازی جهان: از مدل‌های قطعی تا مدل‌های احتمالی
  • 14. اطلاعات، آنتروپی و ارتباط آن با عدم قطعیت
  • 15. پارادوکس‌های نظریه احتمالات کلاسیک
  • 16. چرا به چیزی فراتر از احتمالات استاندارد نیاز داریم؟
  • 17. بخش دوم: چارچوب استنتاج بیزی**
  • 18. احتمال پیشین (Prior): کمی‌سازی باورهای اولیه
  • 19. انتخاب توزیع پیشین: پیشین‌های آگاهانه در برابر ناآگاهانه
  • 20. پیشین‌های مزدوج (Conjugate Priors) و سهولت محاسباتی
  • 21. تابع درستنمایی (Likelihood): پل ارتباطی بین داده و پارامتر
  • 22. اصل درستنمایی و پیامدهای آن
  • 23. توزیع پسین (Posterior): تلفیق باور و شواهد
  • 24. استنتاج پسین: برآورد نقطه‌ای و فاصله‌ای
  • 25. توزیع‌های پیش‌بینی‌کننده پسین (Posterior Predictive Distributions)
  • 26. روش‌های محاسباتی: چرا به شبیه‌سازی نیاز داریم؟
  • 27. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 28. الگوریتم متروپلیس-هیستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 29. نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling)
  • 30. بررسی همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی (Hierarchical Bayesian Models)
  • 32. مقایسه مدل‌ها: فاکتور بیز و معیار اطلاعاتی انحراف (DIC)
  • 33. بخش سوم: ورود به حیطه استنتاج ذهنی**
  • 34. احتمال ذهنی (Subjective Probability) چیست؟
  • 35. قضیه نمایش دی فینتی (de Finetti's Representation Theorem)
  • 36. نقش باورها، سوگیری‌ها و شهود در استنتاج انسانی
  • 37. سوگیری تأیید (Confirmation Bias) و چالش آن برای مدل‌های عقلانی
  • 38. محدودیت‌های احتمالات استاندارد در مدل‌سازی ناباوری و تعارض
  • 39. شواهد متناقض: چگونه آن را مدل‌سازی کنیم؟
  • 40. نیاز به یک چارچوب ریاضی غنی‌تر: فراتر از مقادیر مثبت
  • 41. معرفی ایده معیارهای علامت‌دار (Signed Measures)
  • 42. باور (Belief) در برابر ناباوری (Disbelief)
  • 43. چارچوب‌های جایگزین: نظریه دمپستر-شفر (Dempster-Shafer)
  • 44. چارچوب‌های جایگزین: نظریه امکان (Possibility Theory)
  • 45. روانشناسی استنتاج: مدل‌های توصیفی در برابر مدل‌های تجویزی
  • 46. اهمیت مدل‌سازی فرآیندهای شناختی در هوش مصنوعی
  • 47. آیا ماشین‌ها می‌توانند استنتاج ذهنی داشته باشند؟
  • 48. به سوی یک نظریه عمومی استنتاج ذهنی
  • 49. بخش چهارم: مبانی ریاضی معیارهای علامت‌دار**
  • 50. مقدمه‌ای بر نظریه اندازه (Measure Theory)
  • 51. فضاهای قابل اندازه‌گیری و سیگما-جبرها
  • 52. تعریف اندازه (Measure) و خواص آن
  • 53. اندازه احتمال به عنوان یک حالت خاص
  • 54. تعریف معیار علامت‌دار (Signed Measure)
  • 55. تفاوت‌های کلیدی بین اندازه و معیار علامت‌دار
  • 56. قضیه تجزیه هان (Hahn Decomposition): تفکیک مجموعه‌های مثبت و منفی
  • 57. قضیه تجزیه جردن (Jordan Decomposition): نمایش معیار علامت‌دار بر حسب دو اندازه
  • 58. مجموعه تهی (Null Set) در معیارهای علامت‌دار
  • 59. انتگرال‌گیری نسبت به یک معیار علامت‌دار
  • 60. قضیه رادون-نیکودیم (Radon-Nikodym Theorem) برای معیارهای علامت‌دار
  • 61. فضاهای L_p برای معیارهای علامت‌دار
  • 62. همگرایی دنباله‌ای از معیارهای علامت‌دار
  • 63. کاربرد معیارهای علامت‌دار در فیزیک و اقتصاد
  • 64. چرا این ریاضیات برای مدل‌سازی شناخت قدرتمند است؟
  • 65. بخش پنجم: چارچوب استنتاج ذهنی با معیارهای علامت‌دار**
  • 66. بازتعریف فضای باور با استفاده از معیارهای علامت‌دار
  • 67. معیار پیشین علامت‌دار: مدل‌سازی همزمان باور و ناباوری اولیه
  • 68. تابع درستنمایی علامت‌دار: شواهدی که تأیید یا تکذیب می‌کنند
  • 69. فرمول‌بندی قضیه بیز برای معیارهای علامت‌دار
  • 70. به‌روزرسانی باور و ناباوری با مشاهده شواهد
  • 71. تفسیر معیار پسین علامت‌دار: معنای مقادیر منفی چیست؟
  • 72. مفهوم "مجموعه شواهد" (Marginal Likelihood) در این چارچوب
  • 73. تأیید فرضیه (Confirmation) در استنتاج ذهنی
  • 74. رد فرضیه (Disconfirmation) در استنتاج ذهنی
  • 75. مدل‌سازی ابهام و عدم تصمیم‌گیری
  • 76. پویایی باور: مدل‌سازی تغییرات باور در طول زمان
  • 77. فیلتر کالمن ذهنی (Subjective Kalman Filter)
  • 78. مقایسه مدل‌ها در چارچوب استنتاج ذهنی
  • 79. چالش‌های محاسباتی در کار با معیارهای علامت‌دار
  • 80. شبیه‌سازی از توزیع‌های پسین علامت‌دار
  • 81. مدل‌سازی استدلال زنجیره‌ای با شواهد متناقض
  • 82. تحلیل حساسیت نسبت به پیشین‌های علامت‌دار
  • 83. تئوری تصمیم‌گیری بر اساس باورهای علامت‌دار
  • 84. مطلوبیت مورد انتظار در جهان باورهای ذهنی
  • 85. یکپارچه‌سازی یادگیری و استنتاج در چارچوب ذهنی
  • 86. بخش ششم: کاربردها، چالش‌ها و آینده**
  • 87. کاربرد در علوم شناختی: مدل‌سازی قضاوت انسان
  • 88. کاربرد در حقوق: مدل‌سازی تصمیم‌گیری هیئت منصفه
  • 89. کاربرد در پزشکی: ترکیب نظرات متناقض متخصصان
  • 90. کاربرد در هوش مصنوعی: ساخت عامل‌های استدلال‌گر قوی‌تر
  • 91. کاربرد در امور مالی: مدل‌سازی احساسات بازار و حباب‌های قیمتی
  • 92. پردازش زبان طبیعی: تحلیل احساسات و تشخیص اخبار جعلی
  • 93. محدودیت‌های چارچوب استنتاج ذهنی
  • 94. مسائل باز و مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 95. ملاحظات اخلاقی در ساخت ماشین‌های با استنتاج ذهنی
  • 96. جمع‌بندی نهایی: قدرت رمزگشایی شواهد با استنتاج ذهنی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.