, ,

کتاب کاوش توزیع پسین: عمیق

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 کاوش توزیع پسین: عمیق

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

🎓 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 توزیع پسین و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم کلیدی احتمال و آمار
  • 3. قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی
  • 4. مبانی نظریه احتمال بیزی
  • 5. تابع درستنمایی و اهمیت آن
  • 6. قانون بیز و محاسبه احتمال پسین
  • 7. انتخاب پیشین مناسب
  • 8. انواع توزیع‌های پیشین
  • 9. توزیع‌های پیشین غیرمطلع
  • 10. توزیع‌های پیشین مطلع
  • 11. توزیع پیشین یکنواخت
  • 12. توزیع پیشین بتا
  • 13. توزیع پیشین گاما
  • 14. توزیع پیشین نرمال
  • 15. توزیع پیشین گوسی
  • 16. توزیع پیشین هایپربولیک کسینوس
  • 17. توزیع پیشین هایپربولیک سینوس
  • 18. توزیع پیشین هایپربولیک تانژانت
  • 19. توزیع پیشین نرمال-گاما
  • 20. توزیع پیشین نرمال-وارون گاما
  • 21. توزیع پیشین گوسی چندمتغیره
  • 22. توزیع پیشین دیکسلت
  • 23. توزیع پیشین دیریکله
  • 24. توزیع پیشین پواسون
  • 25. توزیع پیشین دوجمله‌ای
  • 26. توزیع پیشین هندسی
  • 27. توزیع پیشین فوق هندسی
  • 28. توزیع پیشین نمایی
  • 29. توزیع پیشین رایلی
  • 30. توزیع پیشین وایبول
  • 31. توزیع پیشین کاوش توزیع پسین
  • 32. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 33. نمونه‌گیری از طریق گیبس (Gibbs Sampling)
  • 34. روش ام-سی-ام-سی (MCMC)
  • 35. الگوریتم هابلتونین مونت کارلو (HMC)
  • 36. روش واک-استپ (Walk-Step)
  • 37. روش مونت کارلو مارکوف چین (MCMC)
  • 38. روش نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 39. روش نمونه‌گیری با اهمیت تکراری
  • 40. روش نمونه‌گیری از طریق ریجکت (Rejection Sampling)
  • 41. روش نمونه‌گیری از طریق ریجکت تکراری
  • 42. روش‌های تقریبی برای توزیع پسین
  • 43. تقریب واریانس (Variational Inference)
  • 44. تقریب لاپلاس
  • 45. تقریب پواسون
  • 46. تقریب گاوسی
  • 47. تقریب گوسین برای توزیع پسین
  • 48. کاربرد تقریب لاپلاس در تخمین پارامتر
  • 49. کاربرد تقریب پواسون در مدل‌سازی رویدادها
  • 50. کاربرد تقریب گاوسی در تحلیل داده‌ها
  • 51. مدل‌های بیزی خطی
  • 52. مدل‌های بیزی غیرخطی
  • 53. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 54. مدل‌های بیزی مکانی
  • 55. مدل‌های بیزی زمانی
  • 56. مدل‌های بیزی گرافیکی
  • 57. شبکه‌های بیزی
  • 58. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 59. کاربرد شبکه‌های بیزی در پیش‌بینی
  • 60. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص
  • 61. کاربرد شبکه‌های بیزی در تصمیم‌گیری
  • 62. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از توزیع پسین
  • 63. مدل‌سازی رگرسیون بیزی
  • 64. مدل‌سازی طبقه‌بندی بیزی
  • 65. مدل‌سازی خوشه‌بندی بیزی
  • 66. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 68. اعتبار سنجی متقابل در مدل‌های بیزی
  • 69. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 70. مقایسه مدل‌های بیزی
  • 71. موضوعات پیشرفته در توزیع پسین
  • 72. توزیع پسین برای داده‌های حجیم
  • 73. توزیع پسین برای داده‌های ناهمگن
  • 74. توزیع پسین برای داده‌های سری زمانی
  • 75. توزیع پسین برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 76. توزیع پسین در یادگیری تقویتی
  • 77. توزیع پسین در پردازش زبان طبیعی
  • 78. توزیع پسین در بینایی ماشین
  • 79. توزیع پسین در مدل‌سازی آماری پیچیده
  • 80. توزیع پسین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 81. توزیع پسین در داده‌کاوی
  • 82. توزیع پسین در بیوانفورماتیک
  • 83. توزیع پسین در علوم مالی
  • 84. توزیع پسین در علوم پزشکی
  • 85. توزیع پسین در مهندسی
  • 86. توزیع پسین در علوم اجتماعی
  • 87. توزیع پسین در تحقیقات بازار
  • 88. توزیع پسین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. توزیع پسین در تشخیص ناهنجاری
  • 90. توزیع پسین در مدل‌سازی ریسک

📚 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 کاوش توزیع پسین: عمیق”

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

پیمایش به بالا