, ,

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. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از پسین با استفاده از روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مبانی نظری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 4. نصب و پیکربندی Stan
  • 5. ساختار کلی مدل در Stan
  • 6. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 7. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 8. تعریف متغیرهای مدل در Stan
  • 9. تعریف پارامترها و ابرپارامترها در Stan
  • 10. نوشتن تابع درست‌نمایی (Likelihood)
  • 11. نوشتن تابع پیشین (Prior)
  • 12. نوشتن تابع پسین (Posterior)
  • 13. انجام نمونه‌گیری با الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 15. اجرای نمونه‌گیری گیبس در Stan
  • 16. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌گیری با گرادیان HMC
  • 17. اجرای الگوریتم HMC در Stan
  • 18. مقدمه‌ای بر الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. اجرای الگوریتم NUTS در Stan
  • 20. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 21. نظارت بر همگرایی زنجیره‌ها
  • 22. معیارهای تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 23. روش‌های تشخیص همگرایی چشمی
  • 24. بررسی طیف‌نگاره (Trace plots)
  • 25. بررسی تابع خودهمبستگی (Autocorrelation plots)
  • 26. تحلیل خروجی‌های Stan
  • 27. استخراج آماره‌های توصیفی از نمونه‌های پسین
  • 28. محاسبه فواصل اطمینان از نمونه‌های پسین
  • 29. رسم توزیع‌های پسین
  • 30. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 31. معیار اطلاعاتی آکائیکه (AIC)
  • 32. معیار اطلاعاتی بیزی آکائیکه (BIC)
  • 33. معیار اطلاعاتی واچ (WAIC)
  • 34. معیار اطلاعاتی پیش‌بینانه پسین (LOO-CV)
  • 35. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی
  • 36. اعتبارسنجی مدل با استفاده از نمودارهای پیش‌بینانه
  • 37. نمودارهای پیش‌بینانه برای داده‌های مشاهده شده
  • 38. نمودارهای پیش‌بینانه برای داده‌های جدید
  • 39. بررسی برازش مدل (Model Fit)
  • 40. روش‌های بررسی برازش مدل
  • 41. بایاس در مدل‌های بیزی
  • 42. واریانس در مدل‌های بیزی
  • 43. مدل‌های خطی سلسله مراتبی در Stan
  • 44. مدل‌های رگرسیون خطی سلسله مراتبی
  • 45. مدل‌های سری زمانی سلسله مراتبی
  • 46. مدل‌های داده‌های طبقه‌بندی شده سلسله مراتبی
  • 47. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های شمارشی
  • 48. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 49. مدل‌های پروبیت سلسله مراتبی
  • 50. مدل‌سازی داده‌های طولی در Stan
  • 51. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
  • 52. مدل‌سازی با استفاده از توابع کرنل
  • 53. مدل‌سازی عدم قطعیت در پارامترها
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 55. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan
  • 56. مدل‌های فضایی خودهمبسته
  • 57. مدل‌های فضایی با اثرات منطقه‌ای
  • 58. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در Stan
  • 59. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 60. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 61. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 62. کاربرد MCMC در آمار زیستی
  • 63. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 64. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 65. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 66. مدل‌های بیزی برای شبکه‌های عصبی
  • 67. مدل‌های بیزی برای ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 68. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 69. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 70. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 71. مدیریت حافظه در پروژه‌های بزرگ Stan
  • 72. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Stan
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته در زبان Stan
  • 74. توابع سفارشی در Stan
  • 75. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در Stan
  • 76. ارتباط Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 77. برنامه‌نویسی شیءگرا در Stan
  • 78. مدل‌سازی با استفاده از توابع آماری پیشرفته
  • 79. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 80. مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 81. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی
  • 82. مدل‌سازی احتمالات شرطی
  • 83. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی
  • 84. مدل‌سازی توزیع‌های چندمتغیره
  • 85. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در Stan
  • 86. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 87. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 88. مدل‌سازی تصمیم‌گیری
  • 89. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 90. مدل‌سازی ریسک
  • 91. مدل‌سازی مالی
  • 92. مباحث پیشرفته در همگرایی MCMC
  • 93. روش‌های مقایسه‌ای الگوریتم‌های MCMC
  • 94. روش‌های انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 95. ملاحظات عملی در اجرای MCMC با Stan

📚 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