, ,

کتاب Hamiltonian Monte Carlo برای مدل‌سازی سلسله مراتبی

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 Hamiltonian Monte Carlo برای مدل‌سازی سلسله مراتبی

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

موضوع میانی: Hamiltonian Monte Carlo (HMC)

🎓 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 مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 2. مبانی احتمال و آمار در مدل‌سازی
  • 3. مفاهیم اصلی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 4. معرفی روش‌های مونت کارلو
  • 5. کاربرد مونت کارلو در استنتاج آماری
  • 6. مبانی شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 7. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال
  • 8. روش‌های نمونه‌گیری استاندارد
  • 9. مشکلات نمونه‌گیری اولیه
  • 10. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 11. نظریه زنجیره مارکوف
  • 12. مبانی زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 13. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 14. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 15. فیزیک آماری و ارتباط آن با HMC
  • 16. حرکت ذرات در پتانسیل
  • 17. معرفی هامیلتونیان در HMC
  • 18. گرادیان تابع احتمال در HMC
  • 19. انتشار در فضای پارامتر
  • 20. شتاب‌دهی در HMC
  • 21. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 22. روش Leapfrog برای انتگرال‌گیری
  • 23. اندازه گام در روش Leapfrog
  • 24. تعداد مراحل Leapfrog
  • 25. اصلاحات Metropolis-Hastings در HMC
  • 26. پذیرش یا رد نمونه‌ها
  • 27. تنظیم پارامترهای HMC
  • 28. تأثیر اندازه گام بر کارایی
  • 29. تأثیر تعداد مراحل بر کارایی
  • 30. مدل‌سازی سلسله مراتبی در عمل
  • 31. نمونه‌گیری از مدل‌های خطی سلسله مراتبی
  • 32. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 33. مدل‌های رگرسیون پواسون سلسله مراتبی
  • 34. مدل‌های چندسطحی
  • 35. کاربرد مدل‌های چندسطحی در علوم اجتماعی
  • 36. مدل‌سازی سلسله مراتبی در علوم زیستی
  • 37. کاربرد در ژنتیک جمعیت
  • 38. مدل‌سازی سلسله مراتبی در اقتصاد
  • 39. مدل‌های سری زمانی سلسله مراتبی
  • 40. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های مکانی
  • 41. معرفی نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 42. بسته‌های نرم‌افزاری پایتون برای HMC
  • 43. بسته‌های نرم‌افزاری R برای HMC
  • 44. پیاده‌سازی HMC با پایتون
  • 45. پیاده‌سازی HMC با R
  • 46. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 47. نمودارهای سری زمانی برای ارزیابی همگرایی
  • 48. معیارهای کمی ارزیابی همگرایی
  • 49. تأثیر پیش‌شرط‌گذاری ماتریس اطلاعات مشاهده
  • 50. بهبود کارایی HMC
  • 51. استفاده از پیش‌شرط‌گذاری در HMC
  • 52. انواع تکنیک‌های پیش‌شرط‌گذاری
  • 53. استفاده از واریانس‌کاهی در HMC
  • 54. مدل‌سازی سلسله مراتبی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 55. یادگیری عمیق و مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 56. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 57. کاربرد HMC در استنتاج بیزی برای شبکه‌های عصبی
  • 58. مدل‌های مولد با استفاده از HMC
  • 59. کاربرد در پردازش تصویر
  • 60. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 61. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های پراکنده
  • 62. مدل‌سازی عدم قطعیت در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 63. ارتباط بین مدل‌سازی سلسله مراتبی و یادگیری ماشین
  • 64. یادگیری سلسله مراتبی
  • 65. مدل‌های استنتاجی سلسله مراتبی
  • 66. استفاده از HMC برای مدل‌های پیچیده
  • 67. مدل‌سازی دینامیکی سلسله مراتبی
  • 68. کاربرد در پیش‌بینی
  • 69. کاربرد در تشخیص ناهنجاری
  • 70. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های طولی
  • 71. تحلیل داده‌های پانل با رویکرد سلسله مراتبی
  • 72. مدل‌سازی تأثیرات تصادفی
  • 73. مدل‌سازی تأثیرات ثابت
  • 74. مقایسه HMC با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 75. مزایای HMC نسبت به Gibbs Sampling
  • 76. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings استاندارد
  • 77. چالش‌های اجرای HMC
  • 78. انتخاب پارامترهای بهینه برای HMC
  • 79. مدیریت داده‌های بزرگ در HMC
  • 80. استفاده از HMC در محاسبات توزیع‌شده
  • 81. کاربرد HMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 82. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با HMC
  • 83. مدل‌سازی سلسله مراتبی در سیستم‌های توصیه
  • 84. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 85. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 86. استفاده از HMC در مدل‌های گرافی
  • 87. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای سری‌های زمانی چند متغیره
  • 88. کاربرد در پیش‌بینی آب و هوا
  • 89. کاربرد در تحلیل بازارهای مالی
  • 90. تفسیر نتایج مدل‌های سلسله مراتبی
  • 91. ارزیابی برازش مدل
  • 92. انتخاب مدل مناسب
  • 93. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی HMC
  • 94. بهبود الگوریتم‌های HMC
  • 95. آینده پژوهش در HMC و مدل‌سازی سلسله مراتبی

📚 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 Hamiltonian Monte Carlo برای مدل‌سازی سلسله مراتبی”

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

پیمایش به بالا