, ,

کتاب تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability

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 تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability

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

موضوع میانی: TensorFlow Probability

🎓 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. آشنایی با مفاهیم پایه MCMC
  • 2. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. نمونه‌برداری از توزیع‌های احتمالی
  • 4. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای
  • 5. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 6. مفاهیم پایه TensorFlow Probability
  • 7. توابع توزیع در TFP
  • 8. نمونه‌برداری از توزیع‌های TFP
  • 9. ساخت مدل‌های احتمالاتی در TFP
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در TFP
  • 11. روش Metropolis-Hastings
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 14. پیاده‌سازی HMC در TFP
  • 15. روش No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 16. پیاده‌سازی NUTS در TFP
  • 17. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 18. معیارهای همگرایی (R-hat)
  • 19. تجسم همگرایی زنجیره‌ها
  • 20. تجسم توزیع‌های پسین
  • 21. نمودارهای Trace Plot
  • 22. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 23. هیستوگرام توزیع‌های نمونه‌برداری شده
  • 24. تحلیل حساسیت مدل
  • 25. مدل‌سازی رگرسیون خطی با MCMC
  • 26. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 27. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 28. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 29. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 30. استفاده از MCMC در بهینه‌سازی
  • 31. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 32. کاربرد MCMC در آمار
  • 33. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 34. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 35. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 36. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 37. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 38. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی آماری پیشرفته با MCMC
  • 40. توزیع‌های چندمتغیره
  • 41. مدل‌سازی ساختاری با MCMC
  • 42. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 43. طراحی آزمایش با MCMC
  • 44. مقایسه مدل‌ها با MCMC
  • 45. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 46. روش‌های کاهش ابعاد در MCMC
  • 47. مدل‌سازی داده‌های گسسته با MCMC
  • 48. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با MCMC
  • 49. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی با MCMC
  • 50. مدل‌سازی داده‌های پرت با MCMC
  • 51. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری
  • 52. نمونه‌برداری از مدل‌های پیچیده
  • 53. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با MCMC
  • 54. تخمین نااطمینانی با MCMC
  • 55. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای بیزی
  • 56. ساخت داشبوردهای تعاملی نتایج MCMC
  • 57. تجسم نتایج MCMC با ابزارهای گرافیکی
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های رسم نمودار فارسی
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC سفارشی
  • 60. بهینه‌سازی کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 61. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 62. انتخاب بهترین الگوریتم MCMC
  • 63. مدیریت حافظه در پردازش نتایج MCMC
  • 64. پردازش موازی نتایج MCMC
  • 65. ارزیابی صحت نتایج MCMC
  • 66. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 68. کاربرد MCMC در تصمیم‌گیری
  • 69. کاربرد MCMC در پیش‌بینی
  • 70. کاربرد MCMC در تحلیل ریسک
  • 71. کاربرد MCMC در اکتشاف علمی
  • 72. کاربرد MCMC در مهندسی نرم‌افزار
  • 73. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 74. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 75. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 77. کاربرد MCMC در بهداشت و درمان
  • 78. کاربرد MCMC در مدیریت منابع
  • 79. مدل‌سازی اقتصادی با رویکرد بیزی
  • 80. مدل‌سازی مالی با رویکرد بیزی
  • 81. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 82. مدل‌سازی ریسک بازار با MCMC
  • 83. مدل‌سازی بیمه با رویکرد بیزی
  • 84. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 85. مدل‌سازی اقتصاد کلان با MCMC
  • 86. مدل‌سازی اقتصاد خرد با MCMC
  • 87. تحلیل داده‌های کلان با MCMC
  • 88. استفاده از MCMC در تحلیل داده‌های حجیم
  • 89. مدل‌سازی با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
  • 90. نحوه استفاده از TensorFlow Probability برای MCMC
  • 91. اتصال TensorFlow Probability به سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده با MCMC
  • 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در MCMC
  • 94. تفسیر نتایج MCMC در چارچوب علمی
  • 95. اصول تفسیر نتایج MCMC
  • 96. کاربرد MCMC در حل مسائل پیچیده
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 98. راهکارهای مقابله با چالش‌های MCMC
  • 99. آینده MCMC در تحلیل داده

📚 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 تجسم و تحلیل نتایج MCMC با TensorFlow Probability”

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

پیمایش به بالا