, ,

کتاب مبانی مدل‌سازی بیزی: مفاهیم کلیدی و پیش‌فرض‌ها

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 مبانی مدل‌سازی بیزی: مفاهیم کلیدی و پیش‌فرض‌ها

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

موضوع میانی: مبانی احتمال بیزی

🎓 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 استدلال بیزی
  • 2. تاریخچه مختصر استدلال بیزی
  • 3. تفاوت رویکردهای فراوانی‌گرا و بیزی
  • 4. مفاهیم پایه احتمال: فضای نمونه و پیشامد
  • 5. احتمال شرطی و استقلال پیشامدها
  • 6. قضیه بیز: فرمول‌بندی و تفسیر
  • 7. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 8. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 9. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 10. توزیع‌های پیشین رایج (Uniform, Beta, Gamma)
  • 11. توزیع‌های پیشین چندمتغیره
  • 12. اهمیت انتخاب توزیع پیشین
  • 13. روش‌های به‌روزرسانی باورها با داده‌ها
  • 14. مثال‌های ساده از استدلال بیزی
  • 15. مدل‌سازی داده‌های باینری با توزیع برنولی
  • 16. استفاده از توزیع بتا برای پارامتر برنولی
  • 17. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع پواسون
  • 18. استفاده از توزیع گاما برای پارامتر پواسون
  • 19. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با توزیع نرمال
  • 20. توزیع پیشین برای میانگین و واریانس نرمال
  • 21. مدل‌های خطی بیزی
  • 22. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 23. تفسیر ضرایب در رگرسیون خطی بیزی
  • 24. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 25. مدل‌سازی طبقه‌بندی بیزی
  • 26. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 27. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 28. مفهوم پارامترهای مشترک در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 29. مزایای مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 30. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم اجتماعی
  • 31. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم زیستی
  • 32. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در مهندسی
  • 33. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 34. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 35. الگوریتم گیبس سمپلینگ (Gibbs Sampling)
  • 36. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 37. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 38. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, Effective Sample Size)
  • 39. روش‌های کاهش طول زنجیره و افزایش کارایی
  • 40. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 41. روش‌های تقریبی در استدلال بیزی
  • 42. تقریب واریانس گوسی (Laplace Approximation)
  • 43. روش‌های استنتاج تقریبی بیزی (Variational Inference)
  • 44. مقایسه روش‌های MCMC و استنتاج تقریبی
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی در نرم‌افزارهای آماری
  • 46. نرم‌افزار R و بسته‌های بیزی (rstan, brms)
  • 47. نرم‌افزار Python و بسته‌های بیزی (PyMC, Stan)
  • 48. نرم‌افزار JAGS وBUGS
  • 49. استفاده از زبان مدل‌سازی Stan
  • 50. ساختارهای زبان مدل‌سازی Stan
  • 51. مدل‌سازی داده‌ها در Stan
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌ها با Stan
  • 53. نمونه‌گیری از توزیع پسین در Stan
  • 54. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 55. بررسی برازش مدل (Model Fit)
  • 56. معیارهای انتخاب مدل (DIC, WAIC)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 58. تفسیر نتایج مدل بیزی
  • 59. استنتاج آماری در رویکرد بیزی
  • 60. فاصله‌های اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 61. تست فرضیه در رویکرد بیزی
  • 62. مقایسه مدل‌های بیزی
  • 63. کاربردهای پیشرفته استدلال بیزی
  • 64. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 65. ساختار و تفسیر شبکه‌های بیزی
  • 66. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 67. یادگیری پارامترهای شبکه‌های بیزی
  • 68. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص پزشکی
  • 69. کاربرد شبکه‌های بیزی در هوش مصنوعی
  • 70. مدل‌سازی عاملی بیزی (Bayesian Factor Models)
  • 71. مفهوم عامل پنهان در مدل‌سازی عاملی
  • 72. کاربرد مدل‌سازی عاملی در تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 73. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های مکانی
  • 74. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تصویری
  • 75. مدل‌سازی بیزی برای پردازش زبان طبیعی
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 77. یادگیری ماشین بیزی و شبکه‌های عصبی
  • 78. یادگیری ماشین بیزی و درخت‌های تصمیم
  • 79. مدل‌سازی بیزی در اقتصاد اسلامی
  • 80. اصول بانکداری بدون ربا و مدل‌سازی بیزی
  • 81. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی بازده دارایی‌های مالی اسلامی
  • 82. مدل‌سازی بیزی برای ارزیابی ریسک در نظام بانکی اسلامی
  • 83. کاربرد مدل‌سازی بیزی در مدیریت سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 84. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی و رفتاری
  • 85. تحلیل داده‌های پیمایشی با رویکرد بیزی
  • 86. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل عاملی اکتشافی در روانشناسی
  • 87. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل عاملی تأییدی در جامعه‌شناسی
  • 88. مدل‌سازی بیزی در حوزه سلامت و پزشکی
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 90. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های بالینی
  • 91. مدل‌سازی بیزی برای غربالگری و تشخیص پزشکی
  • 92. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در استنتاج بیزی
  • 94. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های بیزی
  • 95. پرهیز از تعمیم‌های ناروا در تفسیر نتایج
  • 96. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 97. نگاهی به آینده استدلال بیزی
  • 98. روندهای تحقیقاتی جدید در استدلال بیزی
  • 99. توسعه الگوریتم‌های MCMC کارآمدتر
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در استنتاج 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 مبانی مدل‌سازی بیزی: مفاهیم کلیدی و پیش‌فرض‌ها”

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

پیمایش به بالا