سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه مدل‌های بیزی انعطاف‌پذیر با TensorFlow و MCMC

کتاب توسعه مدل‌های بیزی انعطاف‌پذیر با TensorFlow و MCMC

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 توسعه مدل‌های بیزی انعطاف‌پذیر با TensorFlow و MCMC

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی و فلسفه احتمال
  • 2. مبانی احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 3. توزیع‌های پیشین و پسین: تعریف و کاربردها
  • 4. توزیع‌های رایج در مدل‌سازی بیزی (گاما، بتا، نرمال)
  • 5. نمونه‌گیری اولیه از توزیع‌های بیزی
  • 6. معرفی TensorFlow برای محاسبات عددی
  • 7. نصب و پیکربندی TensorFlow
  • 8. مبانی محاسبات تنسوری در TensorFlow
  • 9. عملیات پایه روی تنسورها در TensorFlow
  • 10. توابع ریاضی و منطقی در TensorFlow
  • 11. معرفی TensorFlow Probability (TFP)
  • 12. نصب و راه‌اندازی TensorFlow Probability
  • 13. ساخت توزیع‌های سفارشی در TFP
  • 14. عملیات روی توزیع‌ها در TFP
  • 15. ترکیب توزیع‌ها در TFP
  • 16. مبانی نمونه‌گیری از توزیع‌ها در TFP
  • 17. معرفی روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 18. مفاهیم اساسی MCMC: مارکوف، زنجیره، حالت پایدار
  • 19. الگوریتم‌های نمونه‌گیری MCMC: Metropolis-Hastings
  • 20. الگوریتم نمونه‌گیری Gibbs
  • 21. ارزیابی همگرایی در MCMC: Trace plots, Autocorrelation
  • 22. شاخص‌های ارزیابی همگرایی MCMC (R-hat, ESS)
  • 23. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در TensorFlow Probability
  • 24. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در TensorFlow Probability
  • 25. مدل‌سازی بیزی خطی با TensorFlow Probability
  • 26. توزیع پیشین برای پارامترهای مدل خطی
  • 27. توزیع پسین در مدل خطی بیزی
  • 28. نمونه‌گیری از مدل خطی بیزی با MCMC
  • 29. ارزیابی مدل خطی بیزی
  • 30. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 31. ساخت مدل رگرسیون لجستیک بیزی در TFP
  • 32. نمونه‌گیری از مدل رگرسیون لجستیک بیزی
  • 33. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک بیزی
  • 34. مدل‌سازی بیزی برای سری‌های زمانی
  • 35. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی بیزی در TFP
  • 37. نمونه‌گیری و ارزیابی مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 38. مدل‌های پواسون برای داده‌های شمارشی بیزی
  • 39. مدل‌سازی پواسون بیزی در TFP
  • 40. نمونه‌گیری و ارزیابی مدل پواسون بیزی
  • 41. مدل‌های ناپارامتری بیزی
  • 42. فرآیند دیریکله (Dirichlet Process)
  • 43. فرآیند گوسی (Gaussian Process)
  • 44. پیاده‌سازی فرآیند گوسی در TFP
  • 45. کاربرد فرآیند گوسی در رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 46. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 47. مفهوم سلسله مراتب در مدل‌سازی بیزی
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در TFP
  • 49. نمونه‌گیری از مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 50. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در حوزه‌های مختلف
  • 51. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در MCMC
  • 52. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 53. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 54. پیاده‌سازی HMC و NUTS در TFP
  • 55. مقایسه الگوریتم‌های MCMC
  • 56. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های گسسته
  • 57. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 58. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی بیزی در TFP
  • 60. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پیوسته
  • 61. مدل‌های رگرسیون بیزی پیچیده
  • 62. استفاده از شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی بیزی
  • 63. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 64. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی در TFP
  • 65. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی
  • 66. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های فضایی
  • 67. مدل‌های مکانی بیزی
  • 68. پیاده‌سازی مدل‌های مکانی بیزی در TFP
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌های بیزی
  • 70. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌های بیزی
  • 71. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 72. کاربردهای پیشرفته مدل‌های بیزی انعطاف‌پذیر
  • 73. مدل‌سازی تصمیم‌گیری بیزی
  • 74. مدل‌سازی علّی بیزی
  • 75. معرفی ابزارهای دیگر برای مدل‌سازی بیزی
  • 76. مقایسه TFP با کتابخانه‌های دیگر
  • 77. مدل‌سازی بیزی در حوزه‌های علوم انسانی و اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 78. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل داده‌های اقتصادی (مطابق مقررات)
  • 79. تحلیل داده‌های سلامت با رویکرد بیزی (مطابق پروتکل‌ها)
  • 80. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی (با احتیاط و چارچوب علمی)
  • 81. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 82. مبانی فقهی احتمال و عدم قطعیت در تصمیم‌گیری (با چارچوب رسمی)
  • 83. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی در چارچوب نظام اسلامی
  • 84. ارزیابی ریسک با رویکرد بیزی (مطابق مقررات)
  • 85. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی)
  • 86. توسعه مدل‌های بیزی برای پژوهش‌های دانشگاهی (در چارچوب علمی)
  • 87. مبانی نظری مدل‌های بیزی پیشرفته
  • 88. کاربرد مدل‌سازی بیزی در بهینه‌سازی فرایندها (مطابق قوانین)
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های آموزشی (مطابق چارچوب رسمی)
  • 90. اصول طراحی مدل‌های بیزی قابل تفسیر
  • 91. ملاحظات پیاده‌سازی مدل‌های بیزی بزرگ مقیاس
  • 92. مدل‌سازی بیزی و یادگیری تقویتی
  • 93. معرفی مفاهیم جدید در حوزه مدل‌سازی بیزی
  • 94. روش‌های بیزی برای داده‌های نامعلوم
  • 95. مدل‌سازی بیزی در علوم داده و هوش مصنوعی
  • 96. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل داده‌های مالی (مطابق مقررات بانک مرکزی)
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده (با چارچوب فرهنگی)
  • 98. مدل‌سازی بیزی در پزشکی مبتنی بر شواهد (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 99. اصول ارزیابی و انتخاب مدل‌های بیزی
  • 100. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب فرهنگی)

📚 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.