, ,

کتاب **درک عمیق مدل‌سازی بیزی از طریق PyMC**

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 **درک عمیق مدل‌سازی بیزی از طریق PyMC**

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در مدل‌سازی بیزی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 2. اصول احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 3. آشنایی با مفاهیم احتمالات پیشین و پسین
  • 4. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 5. توزیع‌های پیشین رایج و کاربردهای آن‌ها
  • 6. توزیع‌های پسین رایج و ویژگی‌های آن‌ها
  • 7. آشنایی با PyMC و نصب آن
  • 8. ساختار اصلی مدل‌های PyMC
  • 9. تعریف متغیرهای تصادفی در PyMC
  • 10. تعریف توزیع‌های پیشین در PyMC
  • 11. تعریف توزیع‌های پسین در PyMC
  • 12. نمونه‌گیری از توزیع‌های پسین
  • 13. مفاهیم اساسی زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 14. الگوریتم‌های نمونه‌گیری Metropolis-Hastings
  • 15. الگوریتم نمونه‌گیری Gibbs
  • 16. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 17. ارزیابی همگرایی مدل‌های MCMC
  • 18. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat، ESS)
  • 19. تجزیه و تحلیل نتایج نمونه‌گیری
  • 20. مصورسازی نتایج مدل‌های بیزی
  • 21. تفسیر احتمالات پیشین و پسین
  • 22. مدل‌سازی رگرسیون خطی ساده بیزی
  • 23. رگرسیون خطی چندگانه بیزی
  • 24. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک بیزی
  • 25. کاربرد PyMC در مدل‌سازی رگرسیون خطی
  • 26. پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده در PyMC
  • 27. پیاده‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در PyMC
  • 28. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی در PyMC
  • 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد بیزی
  • 30. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 31. مدل‌های حالت‌فضایی بیزی
  • 32. کاربرد PyMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های ARIMA بیزی در PyMC
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های حالت‌فضایی بیزی در PyMC
  • 35. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی بیزی
  • 36. مفاهیم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. مزایای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در PyMC
  • 39. مثال: مدل‌سازی اثرات گروهی
  • 40. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای با رویکرد بیزی
  • 41. مدل‌های مخلوط بیزی
  • 42. کاربرد PyMC در مدل‌سازی خوشه‌ای
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های مخلوط بیزی در PyMC
  • 44. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 45. مبانی شبکه‌های بیزی
  • 46. ساخت و استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 47. کاربرد PyMC در ساخت شبکه‌های بیزی
  • 48. مدل‌سازی انتخاب با مدل‌های انتخاب گسسته بیزی
  • 49. مدل‌های پروژیت بیزی
  • 50. کاربرد PyMC در مدل‌سازی انتخاب
  • 51. پیاده‌سازی مدل‌های انتخاب گسسته بیزی در PyMC
  • 52. مدل‌سازی داده‌های بقا با رویکرد بیزی
  • 53. مدل کاکس بیزی
  • 54. مدل‌های بقای پارامتری بیزی
  • 55. کاربرد PyMC در مدل‌سازی بقا
  • 56. پیاده‌سازی مدل کاکس بیزی در PyMC
  • 57. پیاده‌سازی مدل‌های بقای پارامتری بیزی در PyMC
  • 58. مدل‌سازی داده‌های فضایی با رویکرد بیزی
  • 59. مدل‌های رگرسیون فضایی بیزی
  • 60. کاربرد PyMC در مدل‌سازی فضایی
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون فضایی بیزی در PyMC
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM) بیزی
  • 63. پیاده‌سازی GLM بیزی در PyMC
  • 64. کاربرد GLM بیزی در تحلیل داده‌ها
  • 65. مدل‌سازی پدیده‌های پرتکرار (Rare Events) با رویکرد بیزی
  • 66. مدل‌های پواسون بیزی
  • 67. مدل‌های منفی دوجمله‌ای بیزی
  • 68. کاربرد PyMC در مدل‌سازی پدیده‌های پرتکرار
  • 69. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی با رویکرد بیزی
  • 70. ارزیابی و مقایسه مدل‌های بیزی
  • 71. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای بیزی (DIC, WAIC)
  • 72. اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های بیزی
  • 73. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی
  • 74. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری در PyMC
  • 75. استفاده از priors غیرمتمرکز
  • 76. مدل‌سازی داده‌های گمشده با رویکرد بیزی
  • 77. کاربرد PyMC در تحلیل داده‌های گمشده
  • 78. مدل‌سازی اثرات متقابل در مدل‌های بیزی
  • 79. پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته در PyMC
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی با استفاده از Stan (مقایسه و کاربرد)
  • 81. کاربرد PyMC در پروژه‌های واقعی
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی با PyMC
  • 83. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های اقتصادی با PyMC
  • 84. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های علوم اجتماعی با PyMC
  • 85. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 86. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی در چارچوب علمی
  • 87. ارائه نتایج مدل‌های بیزی به مخاطبین غیرمتخصص
  • 88. مبانی برنامه‌نویسی در PyMC
  • 89. ساختارهای داده‌ای در PyMC
  • 90. توابع کمکی در PyMC
  • 91. دیباگ کردن مدل‌های PyMC
  • 92. نکات پیشرفته در نوشتن کد PyMC
  • 93. مدل‌سازی بیزی توزیع‌های چندمتغیره
  • 94. کاربرد PyMC در مدل‌سازی توزیع‌های چندمتغیره
  • 95. روش‌های ارزیابی کیفیت مدل‌های بیزی
  • 96. بهبود کارایی نمونه‌گیری در PyMC
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های حجیم
  • 98. مروری بر آخرین تحولات در مدل‌سازی بیزی
  • 99. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در مدل‌سازی بیزی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب **درک عمیق مدل‌سازی بیزی از طریق PyMC**”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا