کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری با محدودیت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری با محدودیت

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

🎓 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. مبانی احتمال و آمار مقدماتی
  • 2. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی آماری
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. توزیع‌های شرطی و استقلال
  • 5. مقدمات استنباط آماری
  • 6. برآوردگرهای پارامتر: حداکثر درستنمایی
  • 7. برآوردگرهای پارامتر: روش گشتاورها
  • 8. فاصله‌های اطمینان
  • 9. آزمون فرض آماری: مفاهیم پایه
  • 10. آزمون فرض برای میانگین جامعه
  • 11. آزمون فرض برای واریانس جامعه
  • 12. آزمون فرض برای نسبت جامعه
  • 13. مقدمات رگرسیون خطی ساده
  • 14. برآورد پارامترهای رگرسیون
  • 15. آزمون فرض در رگرسیون خطی
  • 16. مقدمات رگرسیون خطی چندگانه
  • 17. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 18. مقدمات زنجیره‌های مارکوف
  • 19. فرآیندهای مارکوف زمان پیوسته
  • 20. مقدمات شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 21. روش‌های نمونه‌گیری مقدماتی
  • 22. مقدمات الگوریتم‌های MCMC
  • 23. Metropolis-Hastings Algorithm
  • 24. Gibbs Sampling
  • 25. کاربرد MCMC در برآورد پارامتر
  • 26. کاربرد MCMC در آزمون فرض
  • 27. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 29. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 30. کاربرد HMM در پردازش سیگنال
  • 31. کاربرد HMM در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 32. مقدمات شبکه‌های بیزی
  • 33. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 34. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی
  • 35. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 36. مقدمات فیزیک آماری
  • 37. مقدمات مکانیک آماری
  • 38. مدل آیزینگ (Ising Model)
  • 39. کاربرد MCMC در مدل آیزینگ
  • 40. مقدمات یادگیری ماشین
  • 41. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes)
  • 42. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 43. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 44. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 45. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی
  • 46. مدل‌های زبانی آماری
  • 47. مقدمات پردازش زبان طبیعی
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های زبانی
  • 49. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 50. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 51. کاربرد MCMC در LDA
  • 52. مدل‌های آماری در علوم زیستی
  • 53. کاربرد MCMC در ژنتیک جمعیت
  • 54. مدل‌های آماری در اقتصاد
  • 55. مدل‌های سری زمانی اقتصادی
  • 56. کاربرد MCMC در تحلیل اقتصادی
  • 57. مدل‌های آماری در علوم اجتماعی
  • 58. کاربرد MCMC در پیمایش‌ها
  • 59. مدل‌های آماری در مهندسی
  • 60. کاربرد MCMC در کنترل کیفیت
  • 61. مدل‌های آماری در علوم محیطی
  • 62. مدل‌سازی آلودگی هوا با MCMC
  • 63. مدل‌های آماری در علوم پزشکی
  • 64. مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر با MCMC
  • 65. مقدمات مدل‌سازی آماری بیزی
  • 66. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 67. توزیع پیشین و پسین
  • 68. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 69. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 70. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 71. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 72. مقدمات مدل‌سازی آماری با محدودیت
  • 73. انواع محدودیت‌ها در مدل‌سازی
  • 74. مدل‌سازی با محدودیت‌های خطی
  • 75. مدل‌سازی با محدودیت‌های غیرخطی
  • 76. کاربرد MCMC در مدل‌سازی با محدودیت
  • 77. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در پایتون
  • 78. کتابخانه‌های MCMC در پایتون
  • 79. مثال‌های کاربردی MCMC با محدودیت
  • 80. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 81. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 82. تشخیص دوره‌های خاموش (Burn-in)
  • 83. شاخص‌های همگرایی MCMC
  • 84. روش‌های کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 85. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی با محدودیت
  • 86. مدل‌سازی ریاضی در علوم
  • 87. مقدمات علوم داده
  • 88. اخلاق در علوم داده
  • 89. قوانین و مقررات در داده‌کاوی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.