, ,

کتاب تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در 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 تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در 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. مقدمات و مفاهیم پایه در Stan
  • 2. ساختار و سینتکس زبان Stan
  • 3. انواع داده‌ها و عملگرها در Stan
  • 4. متغیرهای شرطی و حلقه‌ها در Stan
  • 5. توابع و ماژول‌ها در Stan
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری با Stan
  • 7. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 8. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 9. مدل‌های چند سطحی (Hierarchical Models) در Stan
  • 10. مقدمه‌ای بر بیزیان (Bayesian Inference)
  • 11. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 12. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 13. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 14. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
  • 15. نمونه‌برداری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 16. الگوریتم گیبز (Gibbs Sampling)
  • 17. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 18. همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 19. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 20. کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 21. روش‌های تحلیل پسین (Posterior Analysis)
  • 22. توزیع‌های حاشیه‌ای (Marginal Distributions)
  • 23. توزیع‌های مشترک (Joint Distributions)
  • 24. مقادیر مورد انتظار و واریانس
  • 25. اعتماد بازه‌ها (Credible Intervals)
  • 26. تصمیم‌گیری بیزی (Bayesian Decision Making)
  • 27. تابع زیان (Loss Function)
  • 28. تابع مطلوبیت (Utility Function)
  • 29. ریسک بیزی (Bayesian Risk)
  • 30. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 31. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models) در Stan
  • 32. مدل‌های فضایی (Spatial Models) در Stan
  • 33. مدل‌های بقا (Survival Models) در Stan
  • 34. مدل‌های مخلوط (Mixture Models) در Stan
  • 35. مدل‌های پنهان مارکوف (HMMs) در Stan
  • 36. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models) در Stan
  • 37. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 38. مدل‌های استنتاج علت و معلولی (Causal Inference)
  • 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی (Optimization)
  • 40. روش‌های بهینه‌سازی در Stan
  • 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 42. تنظیمات پیشرفته مدل‌های خطی در Stan
  • 43. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Modeling)
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 45. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 47. آزمون‌های فرض (Hypothesis Testing)
  • 48. مقایسه مدل‌ها (Model Comparison)
  • 49. معیار اطلاعات آکائیکه (AIC)
  • 50. معیار اطلاعات بیزیان (BIC)
  • 51. معیار اطلاعات آکائیکه اصلاح شده (AICc)
  • 52. ضریب بیز (Bayes Factor)
  • 53. مدل‌سازی با داده‌های گمشده (Missing Data Modeling)
  • 54. روش‌های جایگزینی (Imputation Methods)
  • 55. مدل‌سازی پویای سیستم‌ها (Dynamic System Modeling)
  • 56. روش‌های شبیه‌سازی (Simulation Methods)
  • 57. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 58. شبیه‌سازی رویداد گسسته (Discrete Event Simulation)
  • 59. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 60. تجزیه و تحلیل عدم قطعیت (Uncertainty Analysis)
  • 61. مدل‌سازی ریسک (Risk Modeling)
  • 62. مدل‌سازی مالی (Financial Modeling)
  • 63. مدل‌سازی اقتصادی (Economic Modeling)
  • 64. مدل‌سازی زیست‌محیطی (Environmental Modeling)
  • 65. مدل‌سازی اجتماعی (Social Modeling)
  • 66. مدل‌سازی سلامت (Health Modeling)
  • 67. مدل‌سازی داده‌های حجیم (Big Data Modeling)
  • 68. پردازش موازی (Parallel Processing) در Stan
  • 69. استفاده از GPU در Stan
  • 70. بهینه‌سازی کد Stan
  • 71. اشکال‌زدایی (Debugging) در Stan
  • 72. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌های Stan
  • 73. مدیریت حافظه در Stan
  • 74. مدل‌سازی با توابع سفارشی (Custom Functions)
  • 75. توسعه ابزارهای جانبی برای Stan
  • 76. رابط‌های برنامه‌نویسی (APIs) برای Stan
  • 77. ارتباط Stan با زبان‌های دیگر (Python, R)
  • 78. کاربرد Stan در یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 79. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 80. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 81. مدل‌های تفکیک‌کننده (Discriminative Models)
  • 82. کاربرد Stan در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 83. کاربرد Stan در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 84. مدل‌سازی داده‌های متنی (Text Data Modeling)
  • 85. مدل‌سازی داده‌های تصویری (Image Data Modeling)
  • 86. مدل‌سازی داده‌های صوتی (Audio Data Modeling)
  • 87. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای (Network Data Modeling)
  • 88. مدل‌سازی داده‌های فضایی-زمانی (Spatio-Temporal Data Modeling)
  • 89. مدل‌سازی داده‌های چندگانه (Multi-modal Data Modeling)
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 91. مدل‌سازی در یادگیری تقویتی با Stan
  • 92. کاربرد Stan در علوم زیستی (Life Sciences)
  • 93. کاربرد Stan در فیزیک (Physics)
  • 94. کاربرد Stan در مهندسی (Engineering)
  • 95. کاربرد Stan در آمار (Statistics)
  • 96. مقدمه‌ای بر آمار محاسباتی (Computational Statistics)
  • 97. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی آماری
  • 98. راهکارهای نوین در مدل‌سازی آماری
  • 99. پیشرفت‌های آینده در Stan
  • 100. مروری بر منابع و مستندات 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 تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan”

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

پیمایش به بالا