, ,

کتاب توسعه ابزارهای نرم‌افزاری MCMC مبتنی بر GPU

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 توسعه ابزارهای نرم‌افزاری MCMC مبتنی بر GPU

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

موضوع میانی: بهره‌گیری از قابلیت‌های GPU

🎓 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 (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. کاربرد توزیع‌های احتمال در MCMC
  • 4. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 5. انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. معادلات گام به گام زنجیره مارکوف
  • 7. قضیه حد مرکزی در MCMC
  • 8. قضیه ارگودیک و همگرایی MCMC
  • 9. آغازگرهای MCMC
  • 10. مفاهیم فضای حالت و توزیع پایدار
  • 11. توزیع هدف و چالش‌های نمونه‌برداری
  • 12. الگوریتم نمونه‌گیری اولیه MCMC
  • 13. مبانی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. کاربرد Metropolis-Hastings در مسائل ساده
  • 16. مشکلات و محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 17. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 18. نحوه پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 19. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های آماری
  • 20. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه‌گیری گیبس
  • 21. انتخاب گام مناسب در Metropolis-Hastings
  • 22. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 23. روش‌های تشخیص واگرایی در MCMC
  • 24. تحلیل پسا-همگرایی در MCMC
  • 25. استفاده از داده‌های اولیه برای ارزیابی همگرایی
  • 26. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 27. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) و MCMC
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 29. بایاس و پیشین‌ها در مدل‌های بیزی
  • 30. استنتاج بیزی با استفاده از MCMC
  • 31. پردازش موازی و GPU برای MCMC
  • 32. مبانی معماری GPU
  • 33. توسعه الگوریتم‌های MCMC بر روی GPU
  • 34. استفاده از CUDA برای برنامه‌نویسی GPU
  • 35. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 36. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای GPU
  • 37. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 38. نمونه‌گیری موازی در Metropolis-Hastings
  • 39. نمونه‌گیری موازی در نمونه‌گیری گیبس
  • 40. مدل‌های هرمی و MCMC
  • 41. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 43. مدل‌های گرافی بیزی و MCMC
  • 44. استنتاج در مدل‌های گرافی بیزی
  • 45. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های گرافی
  • 46. روش‌های نمونه‌گیری مستقل از پارامتر
  • 47. نمونه‌گیری از توابع احتمال شرطی
  • 48. کاهش وابستگی بین نمونه‌ها در MCMC
  • 49. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 50. کاهش طول زنجیره در MCMC
  • 51. استفاده از مدل‌های کمکی (Auxiliary Models)
  • 52. روش‌های نمونه‌گیری با وزن (Weighted Sampling)
  • 53. انتخاب توزیع پیش‌نهادی (Proposal Distribution)
  • 54. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 55. تکنیک‌های تنظیم پارامتر گام (Tuning)
  • 56. تحلیل حساسیت پارامتر در MCMC
  • 57. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 58. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 59. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 60. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 61. کاربرد MCMC در امور مالی
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌سازی زیستی
  • 63. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 64. بهینه‌سازی توزیع پیش‌نهادی با استفاده از GPU
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC پیشرفته بر روی GPU
  • 66. آموزش و توسعه ابزارهای MCMC مبتنی بر GPU
  • 67. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های توسعه GPU
  • 68. استفاده از کتابخانه‌های MCMC بهینه‌شده برای GPU
  • 69. طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های MCMC سفارشی بر روی GPU
  • 70. ارزیابی عملکرد ابزارهای MCMC مبتنی بر GPU
  • 71. بهینه‌سازی حافظه GPU برای الگوریتم‌های MCMC
  • 72. مدیریت خطا در برنامه‌نویسی GPU برای MCMC
  • 73. تست و اعتبارسنجی ابزارهای MCMC مبتنی بر GPU
  • 74. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 75. تکنیک‌های نمونه‌گیری متغیرهای پنهان
  • 76. کاربرد MCMC در مدل‌های غیرپارامتری
  • 77. روش‌های کاهش ابعاد در MCMC
  • 78. استفاده از MCMC در تخمین چگالی
  • 79. روش‌های کاهش واریانس در تخمین چگالی
  • 80. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 81. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 82. استفاده از MCMC در مسائل کنترل بهینه
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های دینامیکی تصادفی
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 85. روش‌های MCMC برای مدل‌های پنهان مارکوف
  • 86. تکنیک‌های MCMC برای مدل‌های استنتاجی
  • 87. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل تفسیر
  • 88. کاربرد MCMC در تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 89. استنتاج علّی با استفاده از MCMC
  • 90. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی
  • 91. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری علّی
  • 92. توسعه ابزارهای MCMC برای کاربردهای علمی
  • 93. آینده پژوهش در MCMC مبتنی بر GPU
  • 94. ملاحظات اخلاقی در توسعه ابزارهای MCMC
  • 95. مسائل امنیتی در ابزارهای MCMC
  • 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MCMC
  • 97. بهینه‌سازی بلندمدت ابزارهای MCMC
  • 98. مطالعات موردی پیشرفته MCMC بر روی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب توسعه ابزارهای نرم‌افزاری MCMC مبتنی بر GPU”

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

پیمایش به بالا