, ,

کتاب مدل‌سازی عدم قطعیت در سری‌های زمانی با MCMC

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 مدل‌سازی عدم قطعیت در سری‌های زمانی با MCMC

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

موضوع میانی: نمودارهای Time Series

🎓 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 سری‌های زمانی و عدم قطعیت
  • 2. مفاهیم پایه مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 3. انواع مدل‌های سری زمانی: ARIMA
  • 4. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 5. نظریه احتمال و آمار در MCMC
  • 6. الگوریتم‌های MCMC: Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم MCMC: Gibbs Sampling
  • 8. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 9. انتخاب مدل سری زمانی با MCMC
  • 10. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی سری زمانی
  • 11. مدل‌های سری زمانی خطی و غیرخطی
  • 12. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی سری زمانی
  • 13. کاربرد MCMC در مدل‌های غیرخطی سری زمانی
  • 14. مدل‌های رگرسیون با اثرات تصادفی
  • 15. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترهای مدل
  • 16. شبیه‌سازی از توزیع پسین
  • 17. تفسیر نتایج MCMC
  • 18. بررسی حساسیت مدل به شرایط اولیه
  • 19. مدل‌سازی سری‌های زمانی فصلی با MCMC
  • 20. مدل‌سازی سری‌های زمانی با روند
  • 21. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ساختار خودهمبستگی
  • 22. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 23. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی-زمانی
  • 24. مدل‌سازی احتمال وقوع رویدادهای نادر
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های پرت
  • 26. مدل‌سازی سری‌های زمانی با وقفه‌های زمانی
  • 27. مدل‌سازی سری‌های زمانی با تغییرات ساختاری
  • 28. استفاده از MCMC در مدل‌های پویایی سیستم
  • 29. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترهای دینامیکی
  • 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی شرطی ناهمسانی واریانس (ARCH/GARCH)
  • 31. کاربرد MCMC در مدل‌های ARCH/GARCH
  • 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی با توزیع‌های غیرنرمال
  • 33. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 35. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 37. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکردهای بیزی
  • 38. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی در سری‌های زمانی
  • 39. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 40. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترهای مدل‌های بیزی
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی با MCMC
  • 42. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی با MCMC
  • 43. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR) با MCMC
  • 44. مدل‌سازی شرطی در سری‌های زمانی مالی
  • 45. مدل‌سازی سری‌های زمانی اقتصادی با MCMC
  • 46. مدل‌سازی پیش‌بینی تورم با MCMC
  • 47. مدل‌سازی پیش‌بینی رشد اقتصادی با MCMC
  • 48. مدل‌سازی سری‌های زمانی زیست‌محیطی با MCMC
  • 49. مدل‌سازی آلودگی هوا با MCMC
  • 50. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با MCMC
  • 51. مدل‌سازی سری‌های زمانی پزشکی با MCMC
  • 52. مدل‌سازی پیش‌بینی بیماری‌ها با MCMC
  • 53. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های ناهمگن
  • 54. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 55. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 56. مدل‌سازی عدم قطعیت در سطوح مختلف سلسله مراتب
  • 57. کاربرد MCMC در مدل‌های استنتاجی
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MCMC
  • 59. مدل‌سازی سری‌های زمانی با ابعاد بالا
  • 60. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی با نویز
  • 62. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از فیلتر کالمن
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های فیلتر کالمن
  • 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های گسسته
  • 65. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های فشرده
  • 66. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از مدل‌های پویا
  • 67. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترهای مدل‌های پویا
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های زنجیره مارکوف پنهان (HMM)
  • 69. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد توالی
  • 70. مدل‌سازی عدم قطعیت در تشخیص الگو
  • 71. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 72. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی سری‌های زمانی
  • 73. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکردهای یادگیری تقویتی
  • 74. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 75. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های مکانی-زمانی
  • 76. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از شبکه‌های گراف عصبی
  • 77. کاربرد MCMC در مدل‌های شبکه‌های گراف عصبی
  • 78. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد بیزی پویا
  • 79. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های پیچیده
  • 80. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 81. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از روش‌های آماری پیشرفته
  • 82. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های بلندمدت
  • 83. کاربرد MCMC در اعتبارسنجی مدل
  • 84. ارزیابی عملکرد مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 85. مدل‌سازی سری‌های زمانی با استفاده از نرم‌افزارهای آماری
  • 86. پیاده‌سازی MCMC با Python (PyMC3/Stan)
  • 87. پیاده‌سازی MCMC با R (rjags/rstan)
  • 88. مدل‌سازی عدم قطعیت در سناریوسازی
  • 89. کاربرد MCMC در تحلیل ریسک سیستماتیک
  • 90. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد عدم قطعیت کوانتومی
  • 91. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 92. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های حجیم
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های تطبیقی
  • 94. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حسگر
  • 95. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد یادگیری آماری
  • 96. مدل‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 97. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 98. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد تطبیقی
  • 99. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های توزیع شده
  • 100. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اجتماعی

📚 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 مدل‌سازی عدم قطعیت در سری‌های زمانی با MCMC”

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

پیمایش به بالا