, ,

کتاب بهره‌گیری از GPU با TensorFlow برای تسریع 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 بهره‌گیری از GPU با TensorFlow برای تسریع MCMC

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

🎓 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 روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم پایه‌ای زنجیره‌های مارکوف
  • 3. نکات کلیدی در مدل‌سازی MCMC
  • 4. معرفی کتابخانه TensorFlow
  • 5. نصب و راه‌اندازی TensorFlow
  • 6. مبانی محاسبات عددی با TensorFlow
  • 7. توابع ریاضی و عملیات پایه در TensorFlow
  • 8. ماتریس‌ها و تنسورها در TensorFlow
  • 9. عملیات تنسوری پیشرفته
  • 10. مقدمه‌ای بر GPU و محاسبات موازی
  • 11. معماری GPU و نحوه عملکرد آن
  • 12. تفاوت CPU و GPU در پردازش
  • 13. شناخت سخت‌افزار GPU
  • 14. نصب درایورهای GPU و CUDA
  • 15. پیکربندی TensorFlow برای استفاده از GPU
  • 16. تست اولیه استفاده از GPU در TensorFlow
  • 17. مفهوم نمونه‌گیری تصادفی
  • 18. توزیع‌های احتمال گسسته
  • 19. توزیع‌های احتمال پیوسته
  • 20. تولید اعداد تصادفی در TensorFlow
  • 21. تابع چگالی احتمال (PDF)
  • 22. تابع توزیع تجمعی (CDF)
  • 23. روش‌های نمونه‌گیری اولیه (مانند نمونه‌گیری اهمیت)
  • 24. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌گیری ساده
  • 25. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 26. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 27. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 28. محاسبه نسبت پذیرش
  • 29. مراحل اجرای Metropolis-Hastings در TensorFlow
  • 30. مثال ساده Metropolis-Hastings با TensorFlow
  • 31. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 32. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 33. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 34. اجرای Gibbs Sampling در TensorFlow
  • 35. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 36. کاربرد MCMC در تخمین پارامتر
  • 37. مدل‌های بیزی و MCMC
  • 38. تابع احتمال پسین (Posterior Distribution)
  • 39. قضیه بیز و کاربرد آن
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی ساده با MCMC
  • 41. استفاده از GPU برای تسریع نمونه‌گیری بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 43. مدل‌های رگرسیون خطی با MCMC
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 45. شبکه‌های عصبی و MCMC
  • 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی با MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 48. بهینه‌سازی توابع هدف پیچیده با GPU
  • 49. تسریع محاسبات MCMC با موازی‌سازی
  • 50. استفاده از TensorFlow برای موازی‌سازی
  • 51. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 52. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 53. بهینه‌سازی حافظه GPU برای MCMC
  • 54. مدیریت تنسورها و جلوگیری از هدر رفت حافظه
  • 55. استفاده از `tf.function` برای بهینه‌سازی
  • 56. کامپایل و اجرای گراف TensorFlow
  • 57. مزایای استفاده از `tf.function`
  • 58. بهینه‌سازی حلقه MCMC با TensorFlow
  • 59. روش‌های کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 60. کاهش واریانس تخمین‌گرها
  • 61. تکنیک‌های نمونه‌گیری ترکیبی (Mixture Sampling)
  • 62. کاربرد MCMC در سری‌های زمانی
  • 63. تحلیل سری‌های زمانی با مدل‌های بیزی
  • 64. استفاده از GPU برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 65. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 66. تحلیل تصاویر با مدل‌های آماری
  • 67. استفاده از GPU در پردازش تصویر با MCMC
  • 68. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 69. انتخاب مدل با MCMC
  • 70. ارزیابی عملکرد مدل با MCMC
  • 71. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 72. همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 73. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 74. تشخیص عدم همگرایی
  • 75. تکنیک‌های نمونه‌گیری با زمان‌بندی متغیر (Adaptive MCMC)
  • 76. بهبود تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 77. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 78. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 79. استفاده از GPU در مدل‌های گرافیکی
  • 80. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 81. انتخاب تعداد تکرار و طول زنجیره
  • 82. مدیریت و ذخیره‌سازی نتایج نمونه‌گیری
  • 83. تجسم نتایج MCMC
  • 84. رسم توزیع‌های پسین
  • 85. رسم هیستوگرام نمونه‌ها
  • 86. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 87. بررسی تأثیر تغییر پارامترها
  • 88. ملاحظات امنیتی در استفاده از GPU
  • 89. مدیریت منابع سیستم
  • 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی GPU
  • 91. مباحث مرتبط با MCMC و یادگیری عمیق
  • 92. تلفیق MCMC با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 93. کاربردهای نوین MCMC با GPU
  • 94. تحقیقات جاری در زمینه MCMC و GPU
  • 95. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در علم فیزیک
  • 96. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در علم زیست‌شناسی
  • 97. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در علم اقتصاد

📚 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 بهره‌گیری از GPU با TensorFlow برای تسریع MCMC”

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

پیمایش به بالا