سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب زنجیره‌های مارکوف زمان گسسته و روش‌های مونت کارلو در مهندسی و علوم داده

کتاب زنجیره‌های مارکوف زمان گسسته و روش‌های مونت کارلو در مهندسی و علوم داده

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 زنجیره‌های مارکوف زمان گسسته و روش‌های مونت کارلو در مهندسی و علوم داده

موضوع کلی: آمار و احتمالات کاربردی

موضوع میانی: مدل‌های تصادفی در زمان گسسته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر احتمال و آمار
  • 2. مفاهیم پایه احتمال
  • 3. فضای نمونه و پیشامدها
  • 4. قواعد احتمال
  • 5. احتمال شرطی و استقلال
  • 6. قانون احتمال کل و قضیه بیز
  • 7. متغیرهای تصادفی گسسته
  • 8. توزیع‌های گسسته پرکاربرد
  • 9. امید ریاضی و واریانس
  • 10. متغیرهای تصادفی پیوسته
  • 11. توزیع‌های پیوسته پرکاربرد
  • 12. چند توزیع مهم پیوسته
  • 13. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 14. توزیع‌های چند متغیره
  • 15. کوواریانس و همبستگی
  • 16. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 17. فرایندهای تصادفی
  • 18. فضای حالت و زمان در زنجیره‌های مارکوف
  • 19. زنجیره‌های مارکوف زمان گسسته
  • 20. ماتریس انتقال حالت
  • 21. انواع حالت‌ها در زنجیره مارکوف
  • 22. کلاس‌های بازگشتی و متناوب
  • 23. تعادل در زنجیره‌های مارکوف
  • 24. نظریه ارگودیک
  • 25. قضیه حد مرکزی و کاربردهای آن
  • 26. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی
  • 27. روش‌های تولید اعداد تصادفی
  • 28. تولید اعداد تصادفی با توزیع‌های مختلف
  • 29. روش نمونه‌گیری مستقبلی
  • 30. نمونه‌گیری پذیرش-رد
  • 31. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 32. کاربرد روش‌های مونت کارلو در انتگرال‌گیری
  • 33. تخمین پارامترها با مونت کارلو
  • 34. روش‌های مونت کارلو برای بهینه‌سازی
  • 35. روش مونت کارلو مارکوف چین (MCMC)
  • 36. مفاهیم پایه MCMC
  • 37. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 38. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 39. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 40. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 41. شبکه‌های بیزی
  • 42. کاربرد شبکه‌های بیزی در مهندسی
  • 43. تحلیل قابلیت اطمینان با زنجیره‌های مارکوف
  • 44. مدل‌سازی صف با زنجیره‌های مارکوف
  • 45. کاربرد در سیستم‌های صف‌بندی
  • 46. زنجیره‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 47. کاربرد HMM در پردازش گفتار
  • 48. کاربرد HMM در بیوانفورماتیک
  • 49. شبیه‌سازی فرایندهای تصادفی
  • 50. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 51. کاربرد در فیزیک آماری
  • 52. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 53. کاربرد در اقتصاد سنجی
  • 54. تحلیل سری‌های زمانی با مدل‌های مارکوف
  • 55. پیش‌بینی با زنجیره‌های مارکوف
  • 56. تخمین پارامترهای مدل‌های مارکوف
  • 57. کاهش ابعاد در داده‌ها
  • 58. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 59. تحلیل عاملی
  • 60. کاهش ابعاد با روش‌های مبتنی بر زنجیره‌های مارکوف
  • 61. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 62. طبقه‌بندی با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 63. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means
  • 64. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری عمیق
  • 65. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 67. مدل‌های زبانی
  • 68. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 69. تحلیل احساسات
  • 70. ترجمه ماشینی
  • 71. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 72. نمونه‌گیری اهمیت
  • 73. نمونه‌گیری مبتنی بر زنجیره مارکوف
  • 74. کاربرد در شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 75. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 76. تحلیل انتشار اطلاعات
  • 77. مدل‌سازی زیست‌شناسی سیستم‌ها
  • 78. کاربرد در ژنتیک جمعیت
  • 79. مدل‌سازی بیماری‌های عفونی
  • 80. روش‌های مونت کارلو برای مسائل بهینه‌سازی تصادفی
  • 81. بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک
  • 82. بهینه‌سازی با الگوریتم ازدحام ذرات
  • 83. کاربرد در یادگیری تقویتی
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 85. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 86. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 87. الگوریتم Q-learning
  • 88. الگوریتم SARSA
  • 89. کاربرد در رباتیک
  • 90. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. مدل‌سازی تصادفی در مالی
  • 92. مدل بلک-شولز
  • 93. قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 94. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 95. کاربرد در مدیریت پرتفوی
  • 96. تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 97. پیش‌بینی بازده سهام
  • 98. مدل‌سازی نوسانات
  • 99. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری

📚 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.