سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب TensorFlow به عنوان موتوری برای MCMC در علوم داده و آمار

کتاب TensorFlow به عنوان موتوری برای MCMC در علوم داده و آمار

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 TensorFlow به عنوان موتوری برای MCMC در علوم داده و آمار

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم کلیدی در فرآیندهای مارکوف
  • 4. مدل‌های آماری پایه
  • 5. مقدمه‌ای بر TensorFlow
  • 6. نصب و پیکربندی TensorFlow
  • 7. ساختارهای داده در TensorFlow (Tensor, Variable)
  • 8. عملیات پایه بر روی تنسورها
  • 9. محاسبات گرادیان خودکار در TensorFlow
  • 10. توابع Loss و بهینه‌سازی در TensorFlow
  • 11. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری
  • 12. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 13. فرآیندهای مارکوف زمان‌گسسته
  • 14. فرآیندهای مارکوف زمان‌پیوسته
  • 15. آنالیز ایستا در فرآیندهای مارکوف
  • 16. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 17. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در TensorFlow
  • 18. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در TensorFlow
  • 20. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 21. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 22. شبکه‌های بیزی
  • 23. استنتاج در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 24. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 25. استنتاج بیزی برای GLM با MCMC
  • 26. مدل‌های سری زمانی و MCMC
  • 27. مدل‌های رگرسیون در TensorFlow
  • 28. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رگرسیون
  • 29. مدل‌های طبقه‌بندی در TensorFlow
  • 30. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 31. مدل‌های خوشه‌بندی و MCMC
  • 32. یادگیری پارامترهای مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 33. کاربرد HMM در پردازش گفتار
  • 34. کاربرد HMM در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 35. مدل‌های پنهان مارکوف پنهان (HMMS)
  • 36. استنتاج بیزی برای مدل‌های پنهان
  • 37. مدل‌های خودرگرسیو (AR) و MCMC
  • 38. مدل‌های میانگین متحرک (MA) و MCMC
  • 39. مدل‌های ARMA و MCMC
  • 40. مدل‌های ARIMA و MCMC
  • 41. مدل‌های فضایی و MCMC
  • 42. مدل‌های مبتنی بر عامل و MCMC
  • 43. مدل‌های انتشار و MCMC
  • 44. مدل‌های شبکه‌ای و MCMC
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولیدی
  • 46. مدل‌های تولیدی مبتنی بر MCMC
  • 47. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و MCMC
  • 48. خودرمزگذارها (Autoencoders) و MCMC
  • 49. استنتاج متغیر پنهان در مدل‌های تولیدی
  • 50. مقدمه‌ای بر روش‌های variational inference
  • 51. مقایسه MCMC و variational inference
  • 52. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 53. استنتاج بیزی در بینایی کامپیوتر
  • 54. مدل‌های تولیدی برای تصاویر
  • 55. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و MCMC
  • 56. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و MCMC
  • 57. مدل‌های ترانسفورمر و MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 59. استنتاج بیزی برای مدل‌های زبان
  • 60. مدل‌های موضوعی (Topic Models) و MCMC
  • 61. الگوریتم لاتنت دیریکله تخصیص (LDA)
  • 62. پیاده‌سازی LDA با TensorFlow
  • 63. مدل‌های پنهان کاوسی (HMMs) و MCMC
  • 64. استنتاج در مدل‌های پنهان
  • 65. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی با TensorFlow
  • 66. مدل‌های پیش‌بینی مالی با MCMC
  • 67. مدل‌های پیش‌بینی آب و هوا با MCMC
  • 68. مدل‌های شبیه‌سازی در علوم اجتماعی
  • 69. مدل‌های شبیه‌سازی در اقتصاد
  • 70. مدل‌های شبیه‌سازی در فیزیک
  • 71. مدل‌های شبیه‌سازی در شیمی
  • 72. مدل‌های شبیه‌سازی در مهندسی
  • 73. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری MCMC
  • 74. نمونه‌گیری چرخشی (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 75. پیاده‌سازی HMC در TensorFlow
  • 76. نمونه‌گیری Markov Chain Monte Carlo با نمونه‌برداری متغیر (VIMCO)
  • 77. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 78. ارزیابی و تشخیص همگرایی MCMC
  • 79. معیارهای همگرایی MCMC
  • 80. کاهش همبستگی بین زنجیره‌ها
  • 81. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 82. موازی‌سازی در MCMC
  • 83. استفاده از GPU برای MCMC با TensorFlow
  • 84. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 85. جستجوی پارامتر با MCMC
  • 86. بهینه‌سازی توابع هدف پیچیده با MCMC
  • 87. انطباق مدل‌های آماری با داده‌ها با MCMC
  • 88. اعتبارسنجی متقابل مدل‌ها با MCMC
  • 89. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌ها با MCMC
  • 90. تفسیر نتایج MCMC در عمل
  • 91. مثال‌های کاربردی MCMC در علوم داده
  • 92. مثال‌های پیشرفته MCMC در آمار
  • 93. مثال‌های کاربردی در مدل‌سازی آماری
  • 94. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 95. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 96. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 97. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 98. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
  • 99. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 100. آینده MCMC در علوم داده

📚 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.