, ,

کتاب اصول و پیاده‌سازی الگوریتم‌های 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 اصول و پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

🎓 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 اصول شبیه‌سازی و مدل‌سازی آماری
  • 2. مبانی استنتاج بیزی و احتمالات
  • 3. مفاهیم کلیدی در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 6. معرفی الگوریتم‌های مونت کارلو با زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. هدف و کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 8. ضرورت استفاده از MCMC در مسائل پیچیده
  • 9. مبانی نظری الگوریتم‌های MCMC
  • 10. فرآیند گوسی و ارتباط آن با MCMC
  • 11. مارکوفین مونت کارلو در فضای حالت پیوسته
  • 12. مارکوفین مونت کارلو در فضای حالت گسسته
  • 13. مفهوم توزیع هدف (Target Distribution)
  • 14. مفهوم توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 15. مفهوم توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 16. قضیه بیز و کاربرد آن در MCMC
  • 17. الگوریتم نمونه‌برداری اولیه: نمونه‌برداری از پیشین
  • 18. نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 19. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 20. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 22. قاعده پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 23. اهمیت تابع پیشنهاد در کارایی الگوریتم
  • 24. نمونه‌برداری Metropolis با تابع پیشنهاد متقارن
  • 25. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 26. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 27. نمونه‌برداری از توزیع شرطی
  • 28. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 29. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های پیچیده
  • 30. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 31. مزایا و معایب هر الگوریتم
  • 32. مسائل مربوط به همگرایی در MCMC
  • 33. مفهوم همگرایی (Convergence)
  • 34. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 35. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 36. آماره‌های تشخیصی همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 37. معیار گلمن-روین (Gelman-Rubin Statistic)
  • 38. معیار هیمنز-هاوول (Heidelberger-Welch Statistic)
  • 39. روش‌های دور انداختن داده‌های اولیه (Burn-in)
  • 40. تک زنجیره‌ای در مقابل چند زنجیره‌ای
  • 41. استفاده از چند زنجیره برای تشخیص همگرایی
  • 42. مسائل مربوط به کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 43. پدیده‌ی "تله‌گذاری" (Trapping)
  • 44. راهکارهای افزایش کارایی
  • 45. نمونه‌برداری با ابعاد بالا (High-dimensional Sampling)
  • 46. اهمیت نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 47. چالش‌های نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 48. روش‌های بهبود نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 49. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 50. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 51. مبانی نظری HMC
  • 52. کاربرد HMC در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 54. مبانی نظری NUTS
  • 55. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 56. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo
  • 57. روش‌های نمونه‌برداری متغیر (Auxiliary Variable Sampling)
  • 58. کاربرد متغیرهای کمکی در MCMC
  • 59. آنالیز حساسیت در مدل‌های MCMC
  • 60. بررسی حساسیت مدل به پارامترهای پیشین
  • 61. اهمیت آنالیز حساسیت در استنتاج آماری
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 63. استنتاج در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 64. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی (Hierarchical Bayesian Models)
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 66. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 67. مدل‌های فضایی بیزی
  • 68. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 69. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 70. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 71. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 72. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 73. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 74. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 75. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 76. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 77. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC با استفاده از کتابخانه‌ها
  • 78. بسته‌های نرم‌افزاری رایج MCMC (مانند Stan, PyMC, JAGS)
  • 79. مراحل پیاده‌سازی یک مدل MCMC در نرم‌افزار
  • 80. مثال عملی: رگرسیون خطی بیزی
  • 81. مثال عملی: مدل دسته‌بندی بیزی
  • 82. مثال عملی: مدل پیش‌بینی سری زمانی
  • 83. تفسیر نتایج خروجی الگوریتم‌های MCMC
  • 84. ارزیابی کیفیت مدل‌های MCMC
  • 85. نکات مهم در انتخاب الگوریتم MCMC
  • 86. استانداردهای نگارش گزارش نتایج MCMC
  • 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها در مدل‌سازی بیزی
  • 88. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در حوزه MCMC
  • 89. چالش‌های آینده در MCMC
  • 90. جمع‌بندی و کاربردهای نهایی MCMC

📚 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 اصول و پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC”

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

پیمایش به بالا