, ,

کتاب لیست جامع الگوریتم‌های 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 لیست جامع الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

🎓 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 زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فضاهای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. زمان‌های توقف و خواص آنها
  • 5. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 6. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 7. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 8. نمونه‌گیری گیبس برای مدل‌های بیزی
  • 9. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 10. تابع احتمال هدف و تابع پیش‌نویس
  • 11. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 12. تنظیم پارامترهای الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 13. نمونه‌گیری متروپلیس-هستینگز با تابع پیش‌نویس متقارن
  • 14. نمونه‌گیری متروپلیس-هستینگز با تابع پیش‌نویس نامتقارن
  • 15. تکامل و انواع الگوریتم‌های متروپلیس-هستینگز
  • 16. الگوریتم متروپلیس با نرخ پذیرش متغیر
  • 17. الگوریتم متروپلیس اصلاح شده
  • 18. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 19. کاربرد MCMC در رگرسیون بیزی
  • 20. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی و MCMC
  • 21. مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 22. تحلیل داده‌های پانل با MCMC
  • 23. مدل‌های فضایی با MCMC
  • 24. مدل‌های بقا با MCMC
  • 25. کاربرد MCMC در آمار زیستی
  • 26. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 27. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 28. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 29. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 30. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 31. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 32. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 33. معیارهای همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 34. آزمون گلمن-ریوبین
  • 35. آزمون گلمن-ریوبین چندگانه
  • 36. نمودارهای سری زمانی و همگرایی
  • 37. نمودارهای تابع خودهمبستگی (ACF)
  • 38. نمودارهای تراکتی (Trace plots)
  • 39. آزمون‌های تشخیص همگرایی
  • 40. کاهش همبستگی بین زنجیره‌ها
  • 41. استفاده از چندین زنجیره تصادفی
  • 42. تنظیم پارامترهای پیش از همگرایی
  • 43. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 44. تنظیم گام (Step size) در متروپلیس-هستینگز
  • 45. انتخاب تابع پیش‌نویس مناسب
  • 46. افزایش نرخ پذیرش
  • 47. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 48. استفاده از نمونه‌گیری با اهمیت
  • 49. نمونه‌گیری با اهمیت در فضای پارامتر
  • 50. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری با اهمیت
  • 51. کاهش واریانس در نمونه‌گیری با اهمیت
  • 52. الگوریتم‌های MCMC بازگشتی (Reversible Jump MCMC)
  • 53. مدل‌سازی با تعداد متغیر پارامتر
  • 54. کاربرد RJMCMC در انتخاب مدل
  • 55. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 56. نمونه‌گیری موازی در MCMC
  • 57. استفاده از پردازش موازی برای تسریع MCMC
  • 58. نمونه‌گیری زنجیره‌ای (Chains) در MCMC
  • 59. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 60. نمونه‌گیری با استفاده از کوواریانس
  • 61. نمونه‌گیری با استفاده از اطلاعات قبلی
  • 62. فیلتر کالمن و کاربرد آن در MCMC
  • 63. فیلتر کالمن برای مدل‌های خطی
  • 64. فیلتر کالمن توسعه‌یافته برای مدل‌های غیرخطی
  • 65. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 66. جستجوی سراسری با MCMC
  • 67. بهینه‌سازی بیزی با MCMC
  • 68. یادگیری تقویتی با MCMC
  • 69. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 70. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 71. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 72. شبکه‌های مارکوف و MCMC
  • 73. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) با MCMC
  • 74. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 75. برآورد پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 76. تست فرضیه با استفاده از MCMC
  • 77. مقایسه مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 78. پیش‌بینی با استفاده از MCMC
  • 79. اعتبار سنجی مدل با MCMC
  • 80. تفسیر نتایج MCMC
  • 81. ارائه نتایج حاصل از MCMC
  • 82. نکات کاربردی در پیاده‌سازی MCMC
  • 83. اشکالات رایج در استفاده از MCMC
  • 84. راهکارهای رفع اشکالات MCMC
  • 85. مروری بر کتابخانه‌ها و ابزارهای MCMC
  • 86. نرم‌افزارهای آماری برای MCMC (مانند Stan, PyMC3)
  • 87. پیاده‌سازی MCMC در زبان پایتون
  • 88. پیاده‌سازی MCMC در زبان R
  • 89. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 90. کدام الگوریتم برای چه مسئله‌ای مناسب است؟
  • 91. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 92. محدودیت‌های MCMC
  • 93. پیشرفت‌های آینده در MCMC
  • 94. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق
  • 95. روش‌های ترکیبی MCMC و یادگیری عمیق
  • 96. نتیجه‌گیری کلی و جمع‌بندی
  • 97. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 98. تئوری ریاضی MCMC
  • 99. اثبات همگرایی الگوریتم‌ها
  • 100. پیاده‌سازی بهینه 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 لیست جامع الگوریتم‌های MCMC”

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

پیمایش به بالا