سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف برای مسائل بهینه‌سازی بیزی

کتاب تکنیک‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف برای مسائل بهینه‌سازی بیزی

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 تکنیک‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف برای مسائل بهینه‌سازی بیزی

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

موضوع میانی: روش‌های نمونه‌گیری بر اساس زنجیره مارکوف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار در بهینه‌سازی بیزی
  • 2. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف و خواص آن‌ها
  • 4. فضاهای حالت و انتقال در زنجیره مارکوف
  • 5. توزیع‌های احتمال و توابع چگالی
  • 6. مفاهیم کلیدی در استنتاج بیزی
  • 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 8. پیش‌بینی و مدل‌سازی بیزی
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 10. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری
  • 11. معرفی تکنیک‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 15. همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 16. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 17. مراحل نمونه‌گیری گیبس
  • 18. کاربرد نمونه‌گیری گیبس برای توزیع‌های شرطی
  • 19. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبس
  • 20. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 21. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 22. نمونه‌گیری با شتاب (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 23. مفاهیم فیزیک آماری در HMC
  • 24. معادلات حرکت و انرژی در HMC
  • 25. انتخاب گام زمانی و تعداد گام در HMC
  • 26. مزایای HMC برای فضاهای پیوسته
  • 27. نمونه‌گیری با انشعاب (Slice Sampling)
  • 28. ایده اصلی نمونه‌گیری انشعاب
  • 29. کاربرد در توزیع‌های یکنواخت
  • 30. مزایا و معایب Slice Sampling
  • 31. روش‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 32. ساخت مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 33. نمونه‌گیری از مدل‌های پیچیده
  • 34. کاربرد در علوم زیستی و مهندسی
  • 35. کاربرد در اقتصاد و مالی
  • 36. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 37. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 38. معیارهای بصری همگرایی
  • 39. معیارهای آماری همگرایی
  • 40. آزمون گلمن-رو賓
  • 41. آزمون هِیوِرد-کُکس
  • 42. روش‌های تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 43. کاهش واریانس در MCMC
  • 44. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 45. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 46. تفاوت با MCMC
  • 47. استفاده از توزیع‌های کمکی
  • 48. اعمال در مسائل بهینه‌سازی بیزی
  • 49. فیلتر کالمن و کاربردهای آن
  • 50. فیلتر کالمن توسعه‌یافته (EKF)
  • 51. فیلتر ذرات (Particle Filter)
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته فیلتر ذرات
  • 53. کاربرد در سیستم‌های دینامیکی
  • 54. کاربرد در پردازش سیگنال
  • 55. کاربرد در رباتیک
  • 56. کاربرد در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 57. بهینه‌سازی بیزی در عمل
  • 58. ساخت توابع هدف بیزی
  • 59. انتخاب تابع پیشین مناسب
  • 60. تفسیر نتایج بهینه‌سازی بیزی
  • 61. مدیریت عدم قطعیت در بهینه‌سازی
  • 62. کاربردها در یادگیری ماشین
  • 63. یادگیری عمیق بیزی
  • 64. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 65. شبکه‌های بیزی
  • 66. کاربرد در تشخیص الگو
  • 67. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 68. کاربرد در بینایی ماشین
  • 69. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های آماری
  • 71. مقایسه با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 72. محدودیت‌ها و چالش‌های MCMC
  • 73. محدودیت‌های محاسباتی
  • 74. مشکلات توزیع‌های چندوجهی
  • 75. نکات عملی برای پیاده‌سازی MCMC
  • 76. انتخاب نرم‌افزار و کتابخانه‌ها
  • 77. اشکال‌زدایی الگوریتم‌ها
  • 78. مطالعات موردی پیشرفته
  • 79. بهینه‌سازی در رباتیک خودمختار
  • 80. مدل‌سازی و پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی
  • 81. تحلیل داده‌های بزرگ در علوم پزشکی
  • 82. کاربرد در اکتشافات علمی
  • 83. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در علم
  • 84. تفسیر علمی نتایج بیزی
  • 85. شفافیت در گزارش‌دهی مدل‌ها
  • 86. ارتباط نتایج با ذینفعان
  • 87. آینده پژوهی در MCMC و بهینه‌سازی بیزی
  • 88. روش‌های نوین نمونه‌گیری
  • 89. هوش مصنوعی و MCMC
  • 90. تحولات آینده در مدل‌سازی بیزی
  • 91. جمع‌بندی و مسیرهای تحقیقاتی آینده

📚 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.