سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت مدل‌های پیش‌بین بیز با استفاده از MCMC و یادگیری عمیق

کتاب ساخت مدل‌های پیش‌بین بیز با استفاده از MCMC و یادگیری عمیق

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 ساخت مدل‌های پیش‌بین بیز با استفاده از MCMC و یادگیری عمیق

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

موضوع میانی: یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 2. مبانی احتمالات و آمار
  • 3. مفهوم احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 4. قوانین اساسی احتمال
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی
  • 6. توزیع‌های گسسته پرکاربرد
  • 7. توزیع‌های پیوسته پرکاربرد
  • 8. کاربرد توزیع‌های نرمال در مدل‌سازی
  • 9. مقدمه‌ای بر فرآیندهای مارکوف
  • 10. کاربرد فرآیندهای مارکوف در مدل‌سازی
  • 11. مبانی استنتاج بیزی
  • 12. قانون بیز برای توزیع‌ها
  • 13. توزیع پیشین، درستنمایی و پسین
  • 14. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری
  • 16. روش نمونه‌گیری اهمیت نمونه‌گیری
  • 17. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 18. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 19. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 20. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 21. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 22. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 23. کاربرد MCMC در تخمین پارامترها
  • 24. مدل‌سازی بیزی ساده با MCMC
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 28. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 29. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 31. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 33. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
  • 35. مدل‌های زبانی آماری
  • 36. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 37. یادگیری نمایش کلمات (Word Embeddings)
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی عمیق
  • 39. ترکیب MCMC و یادگیری عمیق
  • 40. مدل‌های پیش‌بین بیزی با یادگیری عمیق
  • 41. ساخت مدل‌های بیزی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 42. مدل‌سازی بیزی برای طبقه‌بندی با یادگیری عمیق
  • 43. مدل‌سازی بیزی برای رگرسیون با یادگیری عمیق
  • 44. مدل‌های بیزی عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 45. مدل‌های بیزی عمیق برای بینایی ماشین
  • 46. ارزیابی مدل‌های بیزی عمیق
  • 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بین
  • 48. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 49. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های بیزی عمیق
  • 50. کاربرد مدل‌های بیزی عمیق در حوزه‌های علمی
  • 51. مدل‌سازی بیزی عمیق در پزشکی
  • 52. مدل‌سازی بیزی عمیق در علوم مالی
  • 53. مدل‌سازی بیزی عمیق در مهندسی
  • 54. مدل‌سازی بیزی عمیق در علوم اجتماعی
  • 55. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی عمیق
  • 56. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی بیزی عمیق
  • 57. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های بیزی عمیق
  • 58. مقایسه مدل‌های بیزی عمیق با مدل‌های کلاسیک
  • 59. مزایای مدل‌سازی بیزی عمیق
  • 60. چالش‌های مدل‌سازی بیزی عمیق
  • 61. پروژه‌های عملی با مدل‌های بیزی عمیق
  • 62. ساخت یک مدل پیش‌بین سری زمانی بیزی عمیق
  • 63. ساخت یک مدل طبقه‌بندی بیزی عمیق
  • 64. ساخت یک مدل رگرسیون بیزی عمیق
  • 65. کاربرد مدل‌های بیزی عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 66. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های عمیق
  • 67. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات MCMC
  • 68. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مدل‌های بیزی عمیق
  • 69. مدل‌های بیزی عمیق سلسله‌مراتبی
  • 70. اعمال محدودیت‌های شرعی در مدل‌سازی بیزی
  • 71. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل ریسک مالی اسلامی
  • 72. مدل‌سازی پیش‌بین برای پیش‌بینی تقاضای محصولات اسلامی
  • 73. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل رفتار مشتری در بانکداری اسلامی
  • 74. کاربرد مدل‌های بیزی عمیق در تحلیل متون دینی
  • 75. مدل‌سازی بیزی برای تشخیص مفاهیم در احادیث
  • 76. مدل‌سازی بیزی عمیق برای خلاصه‌سازی متون فقهی
  • 77. مدل‌سازی بیزی برای طبقه‌بندی اسناد تاریخی
  • 78. مدل‌سازی بیزی عمیق برای پیش‌بینی روندهای اقتصادی کلان
  • 79. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل عوامل مؤثر بر سرمایه‌گذاری
  • 80. مدل‌سازی بیزی عمیق برای پیش‌بینی قیمت سهام با در نظر گرفتن عوامل واقعی
  • 81. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل ریسک اعتباری در نظام بانکی
  • 82. مدل‌سازی بیزی عمیق برای بهینه‌سازی سبد سهام
  • 83. اصول مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی در صنعت
  • 84. کاربرد مدل‌های بیزی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 85. مدل‌سازی بیزی عمیق برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 86. مدل‌سازی بیزی برای بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 87. مدل‌سازی بیزی عمیق در حوزه سلامت
  • 88. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با مدل‌های بیزی عمیق
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 90. مدل‌سازی بیزی عمیق برای شخصی‌سازی درمان
  • 91. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم محیط زیست
  • 92. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
  • 93. مدل‌سازی بیزی عمیق برای تحلیل آلودگی هوا
  • 94. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 95. مدل‌سازی بیزی عمیق در حوزه آموزش
  • 96. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 98. مدل‌سازی بیزی عمیق برای ارزیابی اثربخشی دوره‌های آموزشی

📚 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.