سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب GPU-Accelerated Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Inference

کتاب GPU-Accelerated Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Inference

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 GPU-Accelerated Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Inference

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

موضوع میانی: بهره‌گیری از قابلیت‌های GPU

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 2. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 3. کاربرد شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU) در محاسبات
  • 4. نصب و راه‌اندازی ابزارهای لازم
  • 5. مفاهیم پایه‌ای احتمال و آمار
  • 6. قضایای بیز و توزیع‌های پسین
  • 7. نمونه‌گیری مستقیم از توزیع‌های بیزی
  • 8. الگوریتم‌های متروپلیس-هستینگز
  • 9. پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز روی CPU
  • 10. مقدمات موازی‌سازی در GPU
  • 11. معماری GPU و هسته‌های پردازشی
  • 12. حافظه GPU و انتقال داده‌ها
  • 13. زبان‌های برنامه‌نویسی GPU (CUDA/OpenCL)
  • 14. نوشتن اولین کرنل CUDA
  • 15. بهینه‌سازی کد CUDA برای GPU
  • 16. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 17. کاربرد GPU در پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 18. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. پیاده‌سازی Gibbs Sampling روی GPU
  • 20. الگوریتم Slice Sampling
  • 21. پیاده‌سازی Slice Sampling روی GPU
  • 22. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 23. مبانی HMC و گام‌های انتگرال‌گیری
  • 24. پیاده‌سازی HMC روی CPU
  • 25. پیاده‌سازی HMC روی GPU
  • 26. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 27. ارتباط NUTS با HMC
  • 28. پیاده‌سازی NUTS روی GPU
  • 29. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 30. کاربرد نمونه‌گیری با اهمیت در استنتاج بیزی
  • 31. ترکیب نمونه‌گیری با اهمیت با MCMC
  • 32. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 33. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 34. مدل‌های رگرسیون بیزی با GPU
  • 35. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی با GPU
  • 36. مدل‌های سری زمانی بیزی با GPU
  • 37. مدل‌های شبکه‌های عصبی بیزی با GPU
  • 38. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی با MCMC روی GPU
  • 40. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 41. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 42. تشخیص عدم همگرایی
  • 43. روش‌های تسریع MCMC
  • 44. استفاده از موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 45. استفاده از موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 46. روش‌های کاهش واریانس نمونه‌ها
  • 47. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 48. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های حجیم
  • 49. مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی با GPU
  • 50. مدل‌سازی بیزی در علوم مالی با GPU
  • 51. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی با GPU
  • 52. مدل‌سازی بیزی در پردازش تصویر با GPU
  • 53. مدل‌سازی بیزی در پردازش زبان طبیعی با GPU
  • 54. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 55. روش‌های نمونه‌گیری از توابع هدف نامتعارف
  • 56. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 57. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با GPU
  • 58. تکنیک‌های نمونه‌گیری تطبیقی
  • 59. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 60. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC روی GPU
  • 61. اشکال‌زدایی برنامه‌های GPU
  • 62. مدیریت حافظه در GPU
  • 63. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی MCMC برای GPU
  • 64. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف MCMC روی GPU
  • 65. بررسی تأثیر اندازه داده بر عملکرد GPU
  • 66. بررسی تأثیر پیچیدگی مدل بر عملکرد GPU
  • 67. مقدمات یادگیری عمیق بیزی
  • 68. شبکه‌های عصبی با استنتاج بیزی
  • 69. کاربرد GPU در آموزش شبکه‌های عصبی بیزی
  • 70. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده در یادگیری عمیق
  • 71. روش‌های MCMC برای شبکه‌های مولد
  • 72. GANs بیزی با شتاب‌دهنده GPU
  • 73. VAEها با استنتاج بیزی و GPU
  • 74. مدل‌های انتشار (Diffusion Models) بیزی
  • 75. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار روی GPU
  • 76. ارزیابی مدل‌های بیزی تولیدی
  • 77. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری تقویتی بیزی
  • 78. استنتاج بیزی در رباتیک با GPU
  • 79. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی‌های فیزیکی با GPU
  • 80. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
  • 81. بهینه‌سازی معماری GPU برای MCMC
  • 82. روش‌های جدید در MCMC شتاب‌یافته با GPU
  • 83. بررسی تأثیر دقت ممیز شناور بر نتایج MCMC
  • 84. کاربرد MCMC در کشف الگوهای پنهان داده
  • 85. استنتاج بیزی برای داده‌های پرت
  • 86. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 87. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 88. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 89. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی GPU
  • 90. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های اکتشافی
  • 91. نقش GPU در استنتاج بیزی در زمان واقعی
  • 92. ملاحظات اخلاقی در استفاده از استنتاج بیزی
  • 93. کاربرد MCMC در توسعه مدل‌های علمی
  • 94. نوآوری در الگوریتم‌های MCMC و GPU
  • 95. آینده پژوهش در MCMC شتاب‌یافته با GPU

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.