, ,

کتاب دنیای الگوریتم‌های پایه MCMC

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 دنیای الگوریتم‌های پایه MCMC

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

موضوع میانی: الگوریتم‌های MCMC پایه

🎓 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 روش‌های مونت کارلو
  • 2. اصول زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فضای حالت و انتقال
  • 4. احتمالات انتقال
  • 5. توزیع حالت پایدار
  • 6. همگرایی زنجیره مارکوف
  • 7. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. تابع هدف (Kernel)
  • 9. تابع پیشنهاد (Proposal)
  • 10. نسبت پذیرش
  • 11. پذیرش یا رد گام
  • 12. الگوریتم Metropolis
  • 13. کاربرد Metropolis-Hastings
  • 14. مثال‌های ساده Metropolis-Hastings
  • 15. پیچیدگی Metropolis-Hastings
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 17. تنظیم گام (Tuning)
  • 18. تشخیص همگرایی
  • 19. روش‌های بصری تشخیص همگرایی
  • 20. معیارهای کمی تشخیص همگرایی
  • 21. تعداد تکرارها (Burn-in)
  • 22. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 23. توزیع‌های چندمتغیره
  • 24. توزیع‌های شرطی
  • 25. نمونه‌برداری از توزیع‌های نرمال چندمتغیره
  • 26. نمونه‌برداری از توزیع‌های گوسی
  • 27. کاربردهای Bayesian
  • 28. استنتاج بیزی
  • 29. قضیه بیز
  • 30. توزیع پیشین (Prior)
  • 31. توزیع پسین (Posterior)
  • 32. تابع درست‌نمایی (Likelihood)
  • 33. توزیع نرمال پیشین
  • 34. توزیع گاما پیشین
  • 35. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 36. چالش‌های توزیع پیشین
  • 37. توزیع پسین پیچیده
  • 38. نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 39. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 40. اصل Gibbs Sampling
  • 41. شرطی‌های مرتبه اول
  • 42. شرطی‌های مرتبه دوم
  • 43. کاربرد Gibbs Sampling
  • 44. مثال‌های ساده Gibbs Sampling
  • 45. پیچیدگی Gibbs Sampling
  • 46. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 47. ترکیب الگوریتم‌ها
  • 48. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 49. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 50. اصل HMC
  • 51. معادله حرکت هامیلتونی
  • 52. انرژی پتانسیل و جنبشی
  • 53. پارامتر گام زمانی
  • 54. تعداد گام‌های انتگرال‌گیری
  • 55. انتگرال‌گیری عددی
  • 56. کاربرد HMC
  • 57. مثال‌های HMC
  • 58. پیچیدگی HMC
  • 59. NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 60. بهبود NUTS
  • 61. کاربرد NUTS
  • 62. امکان‌سنجی الگوریتم‌های MCMC
  • 63. انتخاب بهترین الگوریتم MCMC
  • 64. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 65. شاخص‌های ارزیابی کیفیت
  • 66. شاخص R-hat (Gelman-Rubin)
  • 67. شاخص Autocorrelation
  • 68. نمودار Trace Plot
  • 69. نمودار Autocorrelation Plot
  • 70. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 71. کاهش واریانس نمونه‌ها
  • 72. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 73. کاهش زمان محاسبات
  • 74. کاربرد MCMC در آمار
  • 75. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 76. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 77. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 78. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 79. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 80. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 81. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 82. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 83. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 84. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 85. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 86. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی
  • 87. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 88. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 89. شبکه‌های بیزی
  • 90. میدان‌های تصادفی مارکوف
  • 91. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی پیشرفته
  • 92. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC
  • 93. کتابخانه‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 94. PyMC3
  • 95. Stan
  • 96. JAGS
  • 97. BUGS
  • 98. پیاده‌سازی سفارشی MCMC
  • 99. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 100. چالش‌های عملی MCMC

📚 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 دنیای الگوریتم‌های پایه MCMC”

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

پیمایش به بالا