, ,

کتاب تحلیل عمیق HMC و NUTS در محیط Stan

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 تحلیل عمیق HMC و NUTS در محیط Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

🎓 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. مبانی احتمال و آمار در مدل‌سازی
  • 2. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 3. آشنایی با نرم‌افزار Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 5. سینتکس پایه زبان Stan
  • 6. تعریف متغیرها و پارامترها در Stan
  • 7. توابع چگالی احتمال در Stan
  • 8. تعریف مدل‌های احتمالاتی ساده در Stan
  • 9. نوشتن اولین مدل بیزی در Stan
  • 10. مفهوم توزیع پیشین (Prior) و پسین (Posterior)
  • 11. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 12. تعریف توزیع‌های پیشین در Stan
  • 13. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood)
  • 14. تعریف تابع درست‌نمایی در Stan
  • 15. آشنایی با الگوریتم نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 16. آشنایی با الگوریتم نمونه‌برداری شتاب‌یافته MCMC (A-MCMC)
  • 17. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف (HMC)
  • 18. اجزای اصلی الگوریتم HMC
  • 19. حرکت شبه‌نیوتنی در HMC
  • 20. پله‌های زمانی و گام‌های لیپ‌شیتز در HMC
  • 21. پارامترهای HMC: طول مسیر و تعداد گام‌ها
  • 22. انتخاب پارامترهای HMC
  • 23. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 24. عیب‌یابی مدل‌های HMC
  • 25. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی: Trace Plots
  • 27. معیارهای ارزیابی همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 28. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat (Gelman-Rubin)
  • 29. معیارهای ارزیابی همگرایی: Effective Sample Size (ESS)
  • 30. تجزیه و تحلیل نتایج HMC
  • 31. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 32. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 33. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 34. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 35. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی چندسطحی
  • 37. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 38. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 39. مدل‌های فضایی در Stan
  • 40. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با گام‌متغیر (NUTS)
  • 41. تفاوت‌های NUTS با HMC
  • 42. چگونه NUTS گام‌های بهینه را پیدا می‌کند
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای NUTS
  • 44. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 45. مزایای استفاده از NUTS
  • 46. عیب‌یابی مدل‌های NUTS
  • 47. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 48. مدل‌سازی رگرسیون پواسون با Stan
  • 49. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 50. مدل‌سازی تحلیل واریانس (ANOVA) با Stan
  • 51. مدل‌سازی تحلیل کوواریانس (ANCOVA) با Stan
  • 52. مدل‌سازی رگرسیون کوانتایل با Stan
  • 53. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models) با Stan
  • 54. مدل‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی با Stan
  • 55. مدل‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با Stan
  • 56. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در Stan
  • 57. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 58. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 59. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 60. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های دودویی
  • 61. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
  • 62. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های آماری پیچیده
  • 63. بهینه‌سازی کد Stan
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری
  • 65. پردازش و تجسم نتایج Stan
  • 66. کار با داده‌های بزرگ در Stan
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی پیشرفته
  • 68. مفاهیم مدل‌سازی علی (Causal Modeling)
  • 69. استفاده از Stan در تحقیقات علوم اجتماعی
  • 70. استفاده از Stan در تحقیقات علوم پزشکی
  • 71. استفاده از Stan در تحقیقات علوم مهندسی
  • 72. استفاده از Stan در تحقیقات علوم اقتصادی
  • 73. استفاده از Stan در تحقیقات علوم زیستی
  • 74. استفاده از Stan در تحقیقات علوم محیطی
  • 75. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 76. ساخت مدل‌های بیزی سفارشی در Stan
  • 77. بهبود عملکرد مدل‌های MCMC
  • 78. کاربرد HMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 79. کاربرد NUTS در مسائل بهینه‌سازی
  • 80. مباحث پیشرفته در پارامترسازی مدل‌های بیزی
  • 81. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 82. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 83. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 84. روش‌های اعتبارسنجی متقابل در Stan
  • 85. استفاده از Stan برای مقایسه مدل‌های مختلف
  • 86. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری برای مدل‌های پیچیده
  • 87. مباحث مربوط به مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری
  • 88. استفاده از Stan در تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 89. استفاده از Stan در تجزیه و تحلیل داده‌های تأییدی
  • 90. نکات عملی و ترفندها در کار با Stan
  • 91. خطاهای رایج در نوشتن و اجرای مدل‌های Stan
  • 92. مدل‌سازی بیزی با داده‌های ساختاریافته
  • 93. مدل‌سازی بیزی با داده‌های بدون ساختار
  • 94. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی در زمان واقعی
  • 95. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 96. آینده مدل‌سازی بیزی و Stan
  • 97. جمع‌بندی و مرور مباحث کلیدی

📚 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 تحلیل عمیق HMC و NUTS در محیط Stan”

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

پیمایش به بالا