, ,

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات 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. مقدمه ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. آشنایی با نرم‌افزار Stan
  • 3. نصب و پیکربندی Stan
  • 4. مفاهیم پایه مدل‌سازی آماری
  • 5. توزیع‌های احتمال در Stan
  • 6. تابع درستنمایی (Likelihood Function)
  • 7. تابع پیشین (Prior Function)
  • 8. تابع پسین (Posterior Function)
  • 9. مفهوم نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 10. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 11. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 12. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 13. همگرایی در MCMC
  • 14. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 15. نمودارهای Trace Plot
  • 16. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 17. بازنمونه‌گیری (Resampling)
  • 18. کاربرد MCMC در رگرسیون خطی
  • 19. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 20. رگرسیون لجستیک با Stan
  • 21. مدل‌های سری زمانی با Stan
  • 22. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 23. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 24. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 25. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 26. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 27. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis)
  • 28. مقدمه‌ای بر بیزیان آمار
  • 29. تفاوت رویکرد بیزیان و فرکانسی
  • 30. مزایای رویکرد بیزیان
  • 31. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 32. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 33. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 34. توزیع‌های پیشین ترکیبی (Conjugate Priors)
  • 35. بهینه‌سازی مدل با Stan
  • 36. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 37. نمونه‌گیری با نرخ پذیرش بالا
  • 38. نمونه‌گیری با نرخ پذیرش پایین
  • 39. مدل‌سازی داده‌های پرچالش
  • 40. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 41. مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 42. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 43. مدل‌سازی داده‌های دودویی
  • 44. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی
  • 45. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 46. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای
  • 47. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 48. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 49. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 50. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 51. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 52. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 53. رفع اشکال در مدل‌های Stan
  • 54. بهبود کارایی نمونه‌گیری
  • 55. بهینه‌سازی کد Stan
  • 56. استفاده از توابع کمکی Stan
  • 57. مدیریت حافظه در Stan
  • 58. نمونه‌گیری موازی در Stan
  • 59. بررسی حساسیت به توزیع‌های پیشین
  • 60. تحلیل پسین (Posterior Analysis)
  • 61. محاسبه فواصل اطمینان بیزیان
  • 62. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزیان
  • 63. معیار اطلاعات بیزیان (BIC)
  • 64. معیار اطلاعات آکائیکه (AIC)
  • 65. معیار اطلاعات پسین (WAIC)
  • 66. معیار پیش‌بینی پسین (LOO-CV)
  • 67. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 68. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 69. وارد کردن داده‌ها در R
  • 70. پیش‌پردازش داده‌ها در R
  • 71. بصری‌سازی داده‌ها در R
  • 72. ارتباط R و Stan
  • 73. ارسال مدل‌ها از R به Stan
  • 74. دریافت نتایج از Stan در R
  • 75. استفاده از بسته 'rstanarm'
  • 76. مدل‌سازی خطی با 'rstanarm'
  • 77. مدل‌سازی خطی تعمیم‌یافته با 'rstanarm'
  • 78. مدل‌های سلسله مراتبی با 'rstanarm'
  • 79. بصری‌سازی نتایج با 'rstanarm'
  • 80. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python
  • 81. وارد کردن داده‌ها در Python
  • 82. پیش‌پردازش داده‌ها در Python
  • 83. بصری‌سازی داده‌ها در Python
  • 84. ارتباط Python و Stan
  • 85. استفاده از بسته 'pystan'
  • 86. ارسال مدل‌ها از Python به Stan
  • 87. دریافت نتایج از Stan در Python
  • 88. استفاده از بسته 'cmdstanpy'
  • 89. مدل‌سازی خطی با 'cmdstanpy'
  • 90. مدل‌سازی خطی تعمیم‌یافته با 'cmdstanpy'
  • 91. مدل‌های سلسله مراتبی با 'cmdstanpy'
  • 92. بصری‌سازی نتایج با 'cmdstanpy'
  • 93. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 94. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 95. مدل‌سازی داده‌های حذف شده (Missing Data)
  • 96. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی
  • 97. مدل‌سازی برای داده‌های ترتیبی
  • 98. ارزیابی پایداری مدل
  • 99. مدل‌سازی احتمالات شرطی
  • 100. مفاهیم پیشرفته در 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan”

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

پیمایش به بالا