سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بررسی عمیق الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت

کتاب بررسی عمیق الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بررسی عمیق الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری قابل برگشت (Reversible Jump MCMC - RJMCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف
  • 3. تعریف و خواص زنجیره‌های مارکوف زمان‌گسسته
  • 4. تعریف و خواص زنجیره‌های مارکوف زمان‌پیوسته
  • 5. حالات و انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 7. شرط ارگودیسیتی و همگرایی به توزیع پایدار
  • 8. الگوریتم‌های نمونه‌گیری مبتنی بر مارکوف (MCMC)
  • 9. مفهوم نمونه‌گیری قابل برگشت (Reversible Sampling)
  • 10. شرط برگشت‌پذیری در زنجیره‌های مارکوف
  • 11. کاربرد شرط برگشت‌پذیری در طراحی الگوریتم‌ها
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. مراحل اجرای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 15. تنظیم پارامتر گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 16. همگرایی Metropolis-Hastings
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. مراحل اجرای الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. شرایط لازم برای استفاده از Gibbs Sampling
  • 20. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 21. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 22. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 23. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 24. مفهوم انرژی پتانسیل و حرکت در HMC
  • 25. انتخاب پارامترهای HMC
  • 26. کاربردهای HMC در یادگیری ماشین
  • 27. الگوریتم Slice Sampling
  • 28. مراحل اجرای Slice Sampling
  • 29. مزایا و معایب Slice Sampling
  • 30. الگوریتم Particle Filtering
  • 31. مقدمه‌ای بر فیلترینگ ذرات
  • 32. کاربرد فیلترینگ ذرات در تخمین حالت
  • 33. الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت برای مدل‌های پیچیده
  • 34. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 35. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندبعدی
  • 36. نمونه‌گیری از مدل‌های گرافیکی
  • 37. روش‌های ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 38. معیارهای بصری همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation Plots)
  • 39. معیارهای آماری همگرایی (Gelman-Rubin Statistic, Geweke Statistic)
  • 40. روش‌های کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 41. کاهش همبستگی در Metropolis-Hastings
  • 42. کاهش همبستگی در Gibbs Sampling
  • 43. استفاده از توزیع‌های کمکی (Auxiliary Distributions)
  • 44. الگوریتم‌های نمونه‌گیری بدون حالت (State-free Sampling)
  • 45. نمونه‌گیری از مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 46. کاربرد HMM در پردازش سیگنال
  • 47. کاربرد HMM در مدل‌سازی زبان
  • 48. نمونه‌گیری از مدل‌های گرافیکی احتمالی (PGM)
  • 49. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 50. حالات پنهان در شبکه‌های بیزی
  • 51. نمونه‌گیری در شبکه‌های بیزی با حالات پنهان
  • 52. شبکه‌های مارکوف (Markov Random Fields)
  • 53. نمونه‌گیری در شبکه‌های مارکوف
  • 54. کاربرد PGM در استنتاج احتمالی
  • 55. الگوریتم‌های نمونه‌گیری برای مدل‌های بیزی
  • 56. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 57. نمونه‌گیری از توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 58. بررسی اعتبار مدل‌های بیزی با MCMC
  • 59. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 60. کاربرد MCMC در مدل‌های خطای متغیر (Latent Variable Models)
  • 61. کاربرد MCMC در مدل‌های مخلوط (Mixture Models)
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی بیزی
  • 64. چالش‌های عملی در اجرای الگوریتم‌های MCMC
  • 65. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 66. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 67. بررسی اثرات همبستگی نمونه‌ها
  • 68. مدیریت حافظه و محاسبات در نمونه‌گیری بزرگ
  • 69. کاربرد الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت در آمار بیزی
  • 70. تخمین پارامترهای مدل‌های آماری
  • 71. آزمون فرض آماری با استفاده از MCMC
  • 72. مقایسه مدل‌های بیزی با استفاده از MCMC
  • 73. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 74. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 75. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 76. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 77. کاربرد در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 78. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 79. تحلیل داده‌های اقتصادی با MCMC
  • 80. پیش‌بینی روندهای اقتصادی با MCMC
  • 81. کاربرد در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی
  • 82. یادگیری ماشین بیزی با MCMC
  • 83. پردازش تصویر با MCMC
  • 84. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 85. کاربرد در علوم مهندسی
  • 86. بهینه‌سازی با MCMC
  • 87. کنترل تطبیقی با MCMC
  • 88. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
  • 89. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 90. معرفی نرم‌افزارهای تخصصی MCMC
  • 91. استفاده از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی برای MCMC
  • 92. مثال‌های عملی پیاده‌سازی MCMC
  • 93. تمرین‌های کاربردی با داده‌های واقعی
  • 94. ارزیابی نتایج و تفسیر آماری
  • 95. مروری بر تحقیقات جدید در حوزه MCMC
  • 96. روش‌های نمونه‌گیری موازی و توزیع‌شده
  • 97. الگوریتم‌های MCMC با کارایی بالاتر
  • 98. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 99. نکات پیشرفته در طراحی و تحلیل الگوریتم‌های MCMC
  • 100. آینده پژوهش در زمینه نمونه‌گیری قابل برگشت

📚 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.