سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق پرکاربرد

کتاب روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق پرکاربرد

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 روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق پرکاربرد

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

موضوع میانی: کاربرد در یادگیری عمیق بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. تعریف زنجیره مارکوف و خواص آن
  • 4. فرآیندهای مارکوف پیوسته و گسسته
  • 5. بازگشت‌پذیری و پایداری در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمالی
  • 7. روش‌های نمونه‌گیری اساسی: نمونه‌گیری اهمیت
  • 8. روش‌های نمونه‌گیری اساسی: نمونه‌گیری از پیشین
  • 9. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 10. مفهوم توزیع هدف و توزیع کمکی
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. شرح گام به گام الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. انتخاب تابع پیشنهادی مناسب در Metropolis-Hastings
  • 14. مفهوم نرخ پذیرش و تاثیر آن
  • 15. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 16. شرح گام به گام الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 17. شرایط لازم برای استفاده از نمونه‌گیری گیبس
  • 18. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه‌گیری گیبس
  • 19. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 20. مدل‌های بیزی و نقش MCMC در تخمین پارامترها
  • 21. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی با MCMC
  • 22. مدل‌های سری زمانی بیزی با MCMC
  • 23. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی با MCMC
  • 24. مدل‌های گرافیکی احتمالی و MCMC
  • 25. شبکه‌های بیزی و استنتاج با MCMC
  • 26. میدان‌های تصادفی مارکوف و MCMC
  • 27. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 29. جستجوی فضای حالت در مدل‌های پیچیده
  • 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 31. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و GRU
  • 35. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 36. کاربرد MCMC در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 37. تخمین عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های یادگیری عمیق
  • 38. نمونه‌گیری از توزیع پسین پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. استفاده از MCMC برای تنظیم ابرپارامترها
  • 40. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی (BDL)
  • 41. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 42. مزایای رویکرد بیزی در یادگیری عمیق
  • 43. چالش‌های محاسباتی در BDL
  • 44. روش‌های MCMC برای BDL
  • 45. Metropolis-Hastings در BDL
  • 46. نمونه‌گیری گیبس در BDL
  • 47. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای BDL
  • 48. نمونه‌گیری نمونه‌های مستقل (IBS)
  • 49. نمونه‌گیری از زنجیره‌های موازی (Parallel MCMC)
  • 50. روش‌های MCMC تطبیقی
  • 51. روش‌های MCMC با نمونه‌گیری متغیر (Variable Proposal)
  • 52. کالیبراسیون مدل‌های یادگیری عمیق با MCMC
  • 53. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق با MCMC
  • 54. ارزیابی همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 55. معیارهای ارزیابی همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation)
  • 56. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 57. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 58. استفاده از نمونه‌گیری تصادفی (Random Walks)
  • 59. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 60. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 61. مدل‌سازی موضوعی با MCMC
  • 62. مدل‌های زبانی بیزی با MCMC
  • 63. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 64. مدل‌های کلاسه‌بندی بیزی با MCMC
  • 65. مدل‌های تشخیص اشیاء با MCMC
  • 66. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. مدل‌های فاکتورسازی ماتریس بیزی
  • 68. مدل‌های محتوامحور بیزی با MCMC
  • 69. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیستی
  • 70. مدل‌های بیزی برای داده‌های ژنتیکی
  • 71. مدل‌های بیزی برای داده‌های اپیدمیولوژیک
  • 72. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 73. مدل‌سازی نوسانات با MCMC
  • 74. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 75. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 76. شبیه‌سازی مدل‌های پیچیده با MCMC
  • 77. تحلیل داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 78. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 79. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 80. استفاده از مشتقات برای هدایت نمونه‌گیری
  • 81. روش‌های MCMC برای مدل‌های گسسته
  • 82. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای متغیرهای گسسته
  • 83. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 84. جستجوی سراسری در فضاهای حالت بزرگ
  • 85. مباحث کاربردی در استقرار MCMC
  • 86. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای محاسبات MCMC
  • 87. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 89. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 90. مدل‌های ترکیبی و MCMC
  • 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده MCMC در یادگیری عمیق

📚 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.