, ,

کتاب تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در Stan

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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 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 آماری و زبان Stan
  • 2. مفاهیم پایه در مدل‌سازی احتمالاتی
  • 3. توزیع‌های احتمالاتی رایج در آمار
  • 4. مفهوم درست‌نمایی و حداکثر درست‌نمایی
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 6. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 7. ساختار کلی برنامه‌های Stan
  • 8. تعریف مدل‌ها در Stan: بخش model
  • 9. تعریف داده‌ها در Stan: بخش data
  • 10. تعریف پارامترها در Stan: بخش parameters
  • 11. تعریف مقادیر اولیه در Stan: بخش generated quantities
  • 12. تولید اعداد تصادفی در Stan
  • 13. کار با توزیع‌های نرمال و گوسی در Stan
  • 14. مدل‌های رگرسیون خطی ساده در Stan
  • 15. استفاده از توزیع‌های گاما و بتا در Stan
  • 16. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 17. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع پواسون
  • 18. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع دوجمله‌ای منفی
  • 19. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 20. مقایسه رویکردهای بیزی و فراوانی‌گرا
  • 21. کاربرد قضیه بیز در مدل‌سازی
  • 22. تعریف پیشین‌ها در مدل‌های بیزی
  • 23. استفاده از Stan برای استنتاج بیزی
  • 24. رابطه بین پیشین و پسین
  • 25. کاربرد پیشین‌های غیرمطلع (non-informative priors)
  • 26. انتخاب پیشین‌های مناسب در Stan
  • 27. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 28. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 29. الگوریتم هملتونی مونت کارلو (HMC)
  • 30. الگوریتم نمونه‌برداری با گام متغیر (NUTS)
  • 31. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 32. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 33. تجسم نتایج MCMC
  • 34. مدل‌های رگرسیون چندگانه در Stan
  • 35. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی
  • 36. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 37. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 39. مدل‌سازی اثرات گروهی (Group Effects)
  • 40. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 41. کاربرد مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 42. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 43. الگوهای اتورگرسیو (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 44. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 45. مدل‌سازی حالت‌های پنهان (Hidden Markov Models)
  • 46. کاربرد مدل‌های حالت‌های پنهان در Stan
  • 47. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 48. مدل‌های رگرسیون مکانی
  • 49. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 51. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل در Stan
  • 52. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی
  • 53. بهینه‌سازی بیزی
  • 54. کاربرد بهینه‌سازی در طراحی آزمایش‌ها
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی (Forecasting Models)
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 57. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 58. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 59. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 60. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 61. مقدمه‌ای بر روش‌های جایگزین برای MCMC
  • 62. روش‌های واریانس‌گیری (Variational Inference)
  • 63. کاربرد واریانس‌گیری در Stan
  • 64. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 65. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 66. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرپارامتری
  • 67. مدل‌های پارامتریک در مقابل غیرپارامتری
  • 68. کاربرد مدل‌های غیرپارامتری در Stan
  • 69. مدل‌سازی توزیع‌های پیچیده
  • 70. مدل‌سازی داده‌های غیرنرمال
  • 71. مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
  • 72. ملاحظات مربوط به کارایی در Stan
  • 73. بهینه‌سازی کد Stan
  • 74. اشکال‌زدایی (Debugging) در Stan
  • 75. مدیریت خطاها در برنامه‌های Stan
  • 76. مقدمه‌ای بر Stan Functions
  • 77. نوشتن توابع سفارشی در Stan
  • 78. استفاده از کتابخانه‌های Stan
  • 79. مدل‌سازی احتمالات شرطی (Conditional Probability)
  • 80. مدل‌سازی استقلال شرطی
  • 81. کاربرد گراف‌های احتمالاتی (Probabilistic Graphical Models)
  • 82. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 83. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در Stan
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علی (Causal Modeling)
  • 85. استنتاج علی با استفاده از Stan
  • 86. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
  • 88. استفاده مسئولانه از مدل‌های آماری
  • 89. مقدمه‌ای بر کاربردهای پیشرفته Stan
  • 90. مدل‌سازی کوواریانس (Covariance Modeling)
  • 91. مدل‌سازی رگرسیون کوانتایل (Quantile Regression)
  • 92. مدل‌سازی رگرسیون چندسطحی (Multilevel Regression)
  • 93. مدل‌سازی رگرسیون کوهورت (Cohort Regression)
  • 94. مدل‌سازی رگرسیون ناپارامتری
  • 95. مقدمه‌ای بر Stan برای یادگیری ماشین
  • 96. مدل‌سازی‌های آماری در یادگیری ماشین
  • 97. کاربرد Stan در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 98. مقدمه‌ای بر قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 99. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 100. تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده

📚 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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در Stan”

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

پیمایش به بالا