سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در شبکه‌های بیزی

کتاب تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در شبکه‌های بیزی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در شبکه‌های بیزی

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

موضوع میانی: مسائل مربوط به پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزی و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار در شبکه‌های بیزی
  • 3. آشنایی با مفاهیم استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 4. تعریف و نمایش شبکه‌های بیزی
  • 5. ساختارهای گرافیکی و ارتباط آن‌ها با شبکه‌های بیزی
  • 6. احتمالات شرطی و وابستگی‌های بین متغیرها
  • 7. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 8. روش‌های پارامتری برای یادگیری پارامترها
  • 9. یادگیری ساختار از داده‌ها
  • 10. روش‌های مبتنی بر امتیاز و روش‌های مبتنی بر آزمون فرض
  • 11. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
  • 12. نیاز به روش‌های نمونه‌برداری در شبکه‌های بیزی پیچیده
  • 13. مفاهیم اساسی الگوریتم‌های مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 14. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 15. الگوریتم رابینز-مانرو (Robbins-Monro)
  • 16. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 17. شرح الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 18. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 19. معیارهای پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 20. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling)
  • 21. شرح الگوریتم نمونه‌گیری گیبز
  • 22. شرط لازم برای نمونه‌گیری گیبز
  • 23. کاربرد نمونه‌گیری گیبز در شبکه‌های بیزی
  • 24. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 25. الگوریتم‌های MCMC برای استنتاج تقریبی
  • 26. پیچیدگی محاسباتی الگوریتم‌های MCMC
  • 27. تحلیل همگرایی (Convergence Analysis) در MCMC
  • 28. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 29. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 30. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 31. انتخاب تعداد تکرارها و طول زنجیره
  • 32. مدیریت دوره‌های اولیه (Burn-in Period)
  • 33. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 34. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 35. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 36. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با اهمیت
  • 37. کاربرد نمونه‌گیری با اهمیت در شبکه‌های بیزی
  • 38. الگوریتم‌های MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 39. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 40. پردازش توزیع‌شده برای MCMC
  • 41. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 42. کاربرد بهینه‌سازی در یادگیری و استنتاج
  • 43. روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 44. بهینه‌سازی مستقیم و غیرمستقیم
  • 45. بهینه‌سازی در شبکه‌های بیزی با ساختار پیچیده
  • 46. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 47. تحلیل حساسیت پارامترها در شبکه‌های بیزی
  • 48. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌ها
  • 49. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های شبکه‌های بیزی
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی پنهان (Latent Variable Models)
  • 51. شبکه‌های بیزی با متغیرهای پنهان
  • 52. استنتاج در مدل‌های با متغیرهای پنهان با MCMC
  • 53. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 54. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian Generalized Linear Models)
  • 55. شبکه‌های بیزی در پردازش تصویر
  • 56. کاربرد MCMC در تشخیص اشیاء
  • 57. شبکه‌های بیزی در پردازش زبان طبیعی
  • 58. تحلیل احساسات با شبکه‌های بیزی
  • 59. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 60. پیش‌بینی با شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 61. شبکه‌های بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. تحلیل داده‌های زیستی با شبکه‌های بیزی
  • 63. کاربرد MCMC در ژنتیک محاسباتی
  • 64. شبکه‌های بیزی در مالی و اقتصاد
  • 65. مدل‌سازی ریسک با شبکه‌های بیزی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی (Bayesian Reinforcement Learning)
  • 67. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 68. شبکه‌های بیزی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 69. استنتاج در شبکه‌های بیزی پویا (Dynamic Bayesian Networks)
  • 70. مدل‌سازی فرآیندهای پیچیده با DBN
  • 71. کاربرد MCMC در DBN
  • 72. تحلیل پیچیدگی زمانی در شبکه‌های بیزی
  • 73. روش‌های کاهش پیچیدگی در MCMC
  • 74. بهینه‌سازی انتخاب تابع پیشنهاد
  • 75. استفاده از اطلاعات قبلی (Prior Knowledge) در MCMC
  • 76. ارزیابی کیفیت مدل با معیارهای بیزی
  • 77. معیارهای اطلاعاتی مانند AIC و BIC در چارچوب بیزی
  • 78. روش‌های بیزی برای انتخاب مدل
  • 79. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC ترکیبی
  • 80. ترکیب روش‌های نمونه‌برداری مختلف
  • 81. کاربرد MCMC در مسائل یادگیری عمیق بیزی
  • 82. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 83. استنتاج در شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 84. ملاحظات امنیتی در شبکه‌های بیزی
  • 85. پیاده‌سازی MCMC با کتابخانه‌های استاندارد
  • 86. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 87. مدل‌سازی رفتار کاربران با شبکه‌های بیزی
  • 88. تحلیل داده‌های حاصل از حسگرها با MCMC
  • 89. شبکه‌های بیزی در رباتیک
  • 90. برنامه‌ریزی حرکتی با شبکه‌های بیزی
  • 91. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC پیشرفته برای مدل‌های پیچیده
  • 92. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC با الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 93. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در مدل‌سازی اقتصادی
  • 94. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در علوم پزشکی
  • 95. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 96. آینده پژوهی در زمینه MCMC و شبکه‌های 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.