, ,

کتاب مقدمه‌ای بر مبانی نظری و عملی MCMC با TensorFlow Probability

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 مقدمه‌ای بر مبانی نظری و عملی MCMC با TensorFlow Probability

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

موضوع میانی: TensorFlow Probability

🎓 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 نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 3. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 4. مفاهیم کلیدی در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. فرآیندهای تصادفی و کاربردهای آن‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر TensorFlow Probability (TFP)
  • 7. ساختار TFP برای توزیع‌های احتمال
  • 8. آشنایی با توزیع‌های احتمال در TFP
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال در TFP
  • 10. تولید اعداد تصادفی در TFP
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 12. روش‌های MCMC مبتنی بر نمونه‌گیری
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در TFP
  • 15. روش نمونه‌گیری Gibbs
  • 16. پیاده‌سازی نمونه‌گیری Gibbs در TFP
  • 17. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 18. مبانی نظری توزیع‌های شرطی
  • 19. کاربرد توزیع‌های شرطی در مدل‌سازی
  • 20. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 21. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 22. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 23. پیاده‌سازی HMC در TFP
  • 24. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 25. پیاده‌سازی NUTS در TFP
  • 26. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 27. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 28. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 29. شاخص کاهش پتانسیل (Potential Scale Reduction)
  • 30. روش‌های کاهش اثر همبستگی
  • 31. نمونه‌گیری از مدل‌های بیزی
  • 32. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 33. مدل‌های بیزی ساده
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با TFP
  • 35. توزیع پیشین و احتمال درست‌نمایی
  • 36. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 37. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 38. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 39. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون بیزی با TFP
  • 42. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی بیزی با TFP
  • 43. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 44. مدل‌های ARMA بیزی
  • 45. مدل‌های GARCH بیزی
  • 46. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی بیزی با TFP
  • 47. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 48. شبکه‌های عصبی بیزی برای رگرسیون
  • 49. شبکه‌های عصبی بیزی برای طبقه‌بندی
  • 50. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با TFP
  • 51. مبانی بهینه‌سازی در TFP
  • 52. بهینه‌سازی با استفاده از گرادیان کاهشی
  • 53. روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته در TFP
  • 54. کاربرد بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 55. بهینه‌سازی توزیع‌های احتمال
  • 56. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های آماری
  • 57. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 58. فیلتر کالمن بیزی برای دنبال کردن اشیاء
  • 59. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 60. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 62. مدل‌های موضوعی بیزی (LDA)
  • 63. پیاده‌سازی LDA با TFP
  • 64. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک مالی
  • 65. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 66. شبیه‌سازی مونت کارلو برای ریسک
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌سازی ریسک با TFP
  • 68. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 69. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
  • 70. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 71. پیاده‌سازی مدل‌های زیستی با TFP
  • 72. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با MCMC
  • 73. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های بیزی
  • 74. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های بیزی
  • 75. انتخاب مدل در چارچوب بیزی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 77. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 78. استنتاج بیزی در یادگیری تقویتی
  • 79. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی بیزی با TFP
  • 80. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 81. انتخاب نمونه‌بردار مناسب
  • 82. تنظیم پارامترهای نمونه‌بردار
  • 83. تحلیل نتایج نمونه‌گیری
  • 84. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 85. مدیریت حافظه و محاسبات در TFP
  • 86. بهینه‌سازی سرعت اجرای MCMC
  • 87. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 88. مقدمه‌ای بر روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 89. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 90. چالش‌های MCMC در مقیاس بزرگ
  • 91. روش‌های MCMC مقیاس‌پذیر
  • 92. راهکارهای پیشرفته برای MCMC
  • 93. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 94. روش‌های MCMC ترکیبی
  • 95. روش‌های MCMC مبتنی بر واریانس
  • 96. استنتاج تقریبی بیزی
  • 97. مقایسه MCMC با روش‌های استنتاج تقریبی
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 99. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 100. مدل‌های مخلوط بیزی

📚 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 مقدمه‌ای بر مبانی نظری و عملی MCMC با TensorFlow Probability”

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

پیمایش به بالا