, ,

کتاب بهبود روند شبیه‌سازی با بهینه‌سازی Gibbs Sampling در JAGS

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 بهبود روند شبیه‌سازی با بهینه‌سازی Gibbs Sampling در JAGS

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

🎓 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 شبیه‌سازی مونت کارلو در نرم‌افزار JAGS
  • 2. اصول اولیه نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 3. مفهوم مدل‌های بیزی و کاربرد آن‌ها
  • 4. نوشتن مدل‌های ساده در زبان برنامه‌نویسی BUGS
  • 5. آشنایی با محیط نرم‌افزار JAGS
  • 6. نصب و راه‌اندازی JAGS و ارتباط با R
  • 7. تنظیم پارامترهای اولیه مدل در JAGS
  • 8. اجرای اولین نمونه‌گیری گیبس
  • 9. بررسی همگرایی رشته‌های نمونه‌گیری
  • 10. معیارهای بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 11. معیارهای آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 12. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 13. تکنیک‌های اصلاح نمونه‌گیری گیبس
  • 14. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌گیری گیبس
  • 15. تنظیم تعداد تکرارها و نخ‌ها
  • 16. انتخاب اولیه مناسب برای پارامترها
  • 17. استفاده از رویکردهای چند رشته‌ای (Multi-chain)
  • 18. همگرایی رشته‌ها در مدل‌های پیچیده
  • 19. معیارهای ارزیابی همگرایی چند رشته‌ای
  • 20. تشخیص عدم همگرایی در حالت چند رشته‌ای
  • 21. بهینه‌سازی معماری مدل برای همگرایی سریع‌تر
  • 22. ساده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 23. انتخاب متغیرهای پنهان مناسب
  • 24. کاهش وابستگی بین متغیرها
  • 25. استفاده از پیش‌بینی‌های اطلاعات پیشین (Informative Priors)
  • 26. تأثیر انتخاب پیش‌بینی‌ها بر همگرایی
  • 27. انتخاب مناسب توزیع‌های پیشین
  • 28. نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های خطی بیزی
  • 29. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی در JAGS
  • 30. تفسیر نتایج رگرسیون بیزی
  • 31. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 32. مدل‌های لجستیک بیزی در JAGS
  • 33. مدل‌های پواسون بیزی در JAGS
  • 34. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 35. ساخت مدل‌های سلسله‌مراتبی در JAGS
  • 36. نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. تفسیر نتایج مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 38. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 39. مدل‌های ARMA بیزی در JAGS
  • 40. مدل‌های ARIMA بیزی در JAGS
  • 41. تفسیر نتایج مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 42. مدل‌های فضایی بیزی
  • 43. مدل‌های فضایی ایستا در JAGS
  • 44. مدل‌های فضایی پویا در JAGS
  • 45. تفسیر نتایج مدل‌های فضایی بیزی
  • 46. بهینه‌سازی کدنویسی مدل‌ها در JAGS
  • 47. توابع کمکی برای نوشتن مدل‌های کارآمد
  • 48. استفاده از حلقه‌ها و شرط‌ها در مدل‌ها
  • 49. ساخت مدل‌های ماژولار
  • 50. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری گیبس
  • 51. نمونه‌گیری با نرخ پذیرش بالا (High Acceptance Rate)
  • 52. نمونه‌گیری با گام‌های بزرگ (Large Step Sizes)
  • 53. نمونه‌گیری ترکیبی (Hybrid Sampling)
  • 54. نمونه‌گیری با استفاده از MCMC Block Sampling
  • 55. نمونه‌گیری با استفاده از Gibbs-Metropolis-Hastings
  • 56. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC Block Sampling
  • 57. تکنیک‌های کاهش واریانس در تخمین‌ها
  • 58. استفاده از نمونه‌گیری شرطی (Conditional Sampling)
  • 59. استفاده از میانگین‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 60. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی
  • 61. موازی‌سازی اجرای مدل‌ها
  • 62. مدیریت حافظه در JAGS
  • 63. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ
  • 64. تست مدل بر روی داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 65. اعتبارسنجی مدل با داده‌های واقعی
  • 66. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از معیارهای بیزی
  • 67. معیارهای اطلاعاتی بیزی (DIC, WAIC)
  • 68. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای بیزی
  • 69. تفسیر پارامترهای مدل با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 70. انتشار نتایج شبیه‌سازی به صورت گرافیکی
  • 71. نمودارهای تراکم (Density Plots)
  • 72. نمودارهای رشته (Trace Plots)
  • 73. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 74. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 75. نمودارهای پیش‌بینی (Posterior Predictive Plots)
  • 76. تحلیل حساسیت مدل به پیش‌بینی‌ها
  • 77. تحلیل حساسیت مدل به ساختار مدل
  • 78. کاربردهای بهینه‌سازی Gibbs Sampling در حوزه‌های مختلف
  • 79. بهینه‌سازی در مدل‌های آماری علوم زیستی
  • 80. بهینه‌سازی در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 81. بهینه‌سازی در مدل‌های علوم اجتماعی
  • 82. بهینه‌سازی در مدل‌های مهندسی
  • 83. بهینه‌سازی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. مطالعات موردی کاربرد بهینه‌سازی Gibbs Sampling
  • 85. مثال ۱: مدل‌سازی اثرات دارویی
  • 86. مثال ۲: پیش‌بینی رفتار بازار سهام
  • 87. مثال ۳: تحلیل الگوهای رفتاری در شبکه‌های اجتماعی
  • 88. مثال ۴: مدل‌سازی انتشار بیماری‌ها
  • 89. مثال ۵: بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 90. چالش‌ها و محدودیت‌های بهینه‌سازی Gibbs Sampling
  • 91. خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 92. اهمیت درک عمیق مفاهیم آماری
  • 93. آینده پژوهی در روش‌های نمونه‌گیری بیزی
  • 94. روش‌های نمونه‌گیری نوین
  • 95. ترکیب با یادگیری ماشین
  • 96. تأثیر پیشرفت سخت‌افزار بر شبیه‌سازی بیزی

📚 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 بهبود روند شبیه‌سازی با بهینه‌سازی Gibbs Sampling در JAGS”

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

پیمایش به بالا