, ,

کتاب راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی و استفاده از MCMC مبتنی بر زنجیره مارکوف

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 راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی و استفاده از MCMC مبتنی بر زنجیره مارکوف

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

موضوع میانی: روش‌های نمونه‌گیری بر اساس زنجیره مارکوف

🎓 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 شبیه‌سازی مبتنی بر زنجیره مارکوف
  • 2. مفهوم زنجیره‌های مارکوف و خواص آن‌ها
  • 3. فرایندهای مارکوف زمان-پیوسته و زمان-گسسته
  • 4. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری و تخمین پارامتر
  • 6. مفهوم توزیع احتمال و توزیع پسین
  • 7. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 8. مفهوم شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 9. نیاز به روش‌های پیشرفته‌تر در ابعاد بالا
  • 10. معرفی روش‌های MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
  • 11. ارتباط MCMC با زنجیره‌های مارکوف
  • 12. هدف اصلی MCMC: نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 13. مفهوم توزیع هدف (Target Distribution)
  • 14. چالش‌های نمونه‌برداری مستقیم از توزیع هدف
  • 15. اصول اولیه الگوریتم‌های MCMC
  • 16. ایجاد یک زنجیره مارکوف با توزیع پایدار هدف
  • 17. قضیه حد مرکزی و کاربرد آن در MCMC
  • 18. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای در مدل‌های پیچیده
  • 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 20. مفهوم تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 21. قانون تعادل جزئی (Detailed Balance)
  • 22. شرایط لازم برای همگرایی Metropolis-Hastings
  • 23. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 24. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 25. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 26. مدیریت توزیع‌های احتمال نرمال‌سازی نشده
  • 27. کاربرد Metropolis-Hastings در مدل‌های آماری
  • 28. معرفی الگوریتم نمونه‌بردار گیبس (Gibbs Sampling)
  • 29. مفهوم نمونه‌برداری شرطی کامل (Full Conditional)
  • 30. مراحل الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 31. مزایای نمونه‌بردار گیبس در مقابل Metropolis-Hastings
  • 32. چالش‌های نمونه‌بردار گیبس: نیاز به توزیع‌های شرطی قابل نمونه‌برداری
  • 33. پیاده‌سازی الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 34. کاربرد نمونه‌بردار گیبس در مدل‌های بیزی
  • 35. ترکیب Metropolis-Hastings و نمونه‌بردار گیبس
  • 36. الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid Algorithms)
  • 37. مفهوم همگرایی زنجیره مارکوف
  • 38. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 39. تحلیل بصری همگرایی (Trace Plots)
  • 40. تحلیل آماری همگرایی (Gelman-Rubin Statistic)
  • 41. تشخیص مراحل اولیه (Burn-in Period)
  • 42. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 43. مفهوم اتوکورلاسیون (Autocorrelation) در نمونه‌ها
  • 44. راه‌های کاهش اتوکورلاسیون
  • 45. نمونه‌برداری با گام‌های بزرگتر (Thinning)
  • 46. انتخاب تعداد تکرار (Iterations) کافی
  • 47. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 49. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 50. مدل‌های بیزی در آمار و یادگیری ماشین
  • 51. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 52. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 53. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 54. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 55. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 56. تشخیص اشیاء و قطعه‌بندی تصاویر
  • 57. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 58. نفوذ MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 59. کاربرد MCMC در علوم زیستی و پزشکی
  • 60. مدل‌سازی اپیدمی‌ها و بیماری‌ها
  • 61. تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 62. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 63. مدل‌سازی ریسک و قیمت‌گذاری دارایی‌ها
  • 64. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 65. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 66. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 68. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 69. نمونه‌برداری با اهمیت تکراری (Repeated Importance Sampling)
  • 70. روش‌های نمونه‌برداری متوازی (Parallel Tempering)
  • 71. روش‌های نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های موازی (Coupled MCMC)
  • 72. روش‌های MCMC تطبیقی (Adaptive MCMC)
  • 73. بهینه‌سازی خودکار تابع پیشنهاد
  • 74. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای MCMC
  • 75. PyMC3 و TensorFlow Probability
  • 76. Stan و JAGS
  • 77. MCMC در زبان R
  • 78. پیاده‌سازی MCMC با NumPy و SciPy
  • 79. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 80. مدیریت حافظه و محاسبات در پروژه‌های بزرگ
  • 81. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 82. تفسیر نتایج MCMC
  • 83. مقایسه MCMC با روش‌های تخمین دیگر
  • 84. مزایا و معایب MCMC
  • 85. موارد کاربرد پیشرفته MCMC
  • 86. تحقیقات جاری در حوزه MCMC
  • 87. آینده MCMC و یادگیری عمیق
  • 88. ساخت مدل‌های آماری بیزی سفارشی
  • 89. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته برای توزیع‌های پیچیده
  • 90. ارزیابی حساسیت مدل به پارامترها
  • 91. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 92. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 93. حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از MCMC
  • 94. معرفی مفاهیم مرتبط با مدل‌های بیزی پیشرفته
  • 95. مقدمه‌ای بر فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 96. کاربرد MCMC در مدل‌سازی گسسته
  • 97. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 98. پردازش و تحلیل داده‌های حجیم با MCMC
  • 99. نکات امنیتی و حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
  • 100. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC

📚 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 راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی و استفاده از MCMC مبتنی بر زنجیره مارکوف”

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

پیمایش به بالا