سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت ابزارهای MCMC با TensorFlow: راهنمای گام به گام

کتاب ساخت ابزارهای MCMC با TensorFlow: راهنمای گام به گام

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 ساخت ابزارهای MCMC با TensorFlow: راهنمای گام به گام

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم کلیدی MCMC: نمونه‌برداری و همگرایی
  • 3. توزیع هدف و تابع احتمال در MCMC
  • 4. روش‌های نمونه‌برداری مستقیم: معرفی
  • 5. نمونه‌برداری از توزیع یکنواخت و نرمال
  • 6. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده‌تر
  • 7. مقدمه‌ای بر TensorFlow برای محاسبات عددی
  • 8. محیط توسعه TensorFlow: نصب و راه‌اندازی
  • 9. مبانی تنسورها و عملیات روی آن‌ها در TensorFlow
  • 10. توابع و گرادیان‌ها در TensorFlow
  • 11. ساخت مدل‌های احتمالی در TensorFlow
  • 12. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در TensorFlow
  • 14. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 15. روش Gibbs Sampling: مفاهیم و کاربردها
  • 16. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در TensorFlow
  • 17. ارزیابی همگرایی در MCMC: معیارهای بصری
  • 18. معیارهای کمی همگرایی: R-hat و سایر شاخص‌ها
  • 19. کاهش همبستگی نمونه‌ها: Thinning
  • 20. روش‌های نمونه‌برداری بر اساس گرادیان: معرفی
  • 21. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 22. پیاده‌سازی HMC در TensorFlow
  • 23. تنظیم پارامترهای HMC: گام زمانی و تعداد مراحل
  • 24. روش No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 25. پیاده‌سازی NUTS در TensorFlow
  • 26. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های آماری
  • 27. مدل‌های رگرسیون خطی با MCMC
  • 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 29. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 30. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 31. طبقه‌بندی بیزی با MCMC
  • 32. خوشه‌بندی بیزی با MCMC
  • 33. مدل‌های زبانی بیزی با MCMC
  • 34. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 35. تخمین توزیع پسین با MCMC
  • 36. محاسبه انتگرال‌های بیزی با MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 38. مدل‌سازی دینامیک جمعیت با MCMC
  • 39. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی اقتصادی با MCMC
  • 42. تحلیل ریسک مالی با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 44. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های مهندسی با MCMC
  • 45. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مهندسی با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 47. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 49. بهینه‌سازی محاسبات MCMC
  • 50. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها (GPU/TPU) در TensorFlow
  • 51. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 52. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 53. نمونه‌برداری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 54. روش‌های Importance Sampling
  • 55. روش‌های Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 56. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 57. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 58. مدل‌های گرافیکی احتمالی بیزی
  • 59. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 60. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 61. مقایسه مدل‌های مختلف MCMC
  • 62. تفسیر نتایج MCMC
  • 63. شناسایی و رفع مشکلات رایج در MCMC
  • 64. محدودیت‌های روش‌های MCMC
  • 65. آموزش MCMC برای مبتدیان
  • 66. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در حل مسائل واقعی
  • 68. پروژه‌های عملی با TensorFlow و MCMC
  • 69. ساخت ابزارهای سفارشی MCMC
  • 70. توسعه کتابخانه‌های MCMC با TensorFlow
  • 71. اصول برنامه‌نویسی تمیز در TensorFlow
  • 72. مدیریت حافظه در TensorFlow
  • 73. اشکال‌زدایی در برنامه‌های TensorFlow MCMC
  • 74. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 75. تکنیک‌های نمونه‌برداری ترکیبی
  • 76. روش‌های MCMC با پارامترهای متغیر
  • 77. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 78. نکات مهم در انتخاب و تنظیم الگوریتم MCMC
  • 79. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 80. مرور مقالات کلیدی در زمینه MCMC و TensorFlow
  • 81. آینده MCMC و یادگیری ماشین بیزی
  • 82. پروژه‌های تحقیقاتی در MCMC
  • 83. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 84. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی با MCMC
  • 85. تحلیل حساسیت در مدل‌های MCMC
  • 86. تصویرسازی نتایج MCMC
  • 87. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 88. بهینه‌سازی توابع هدف پیچیده با MCMC
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 90. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 91. تکنیک‌های MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 92. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 93. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 94. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 95. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال برای MCMC
  • 96. مبانی جبر خطی برای MCMC
  • 97. مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی پایتون
  • 98. آشنایی با کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy, SciPy)
  • 99. اصول طراحی الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 100. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته

📚 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.