سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته برای پیاده‌سازی MCMC

کتاب استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته برای پیاده‌سازی MCMC

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 استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته برای پیاده‌سازی MCMC

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

موضوع میانی: بسته‌های نرم‌افزاری برای MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و فرآیندهای تصادفی در MCMC
  • 3. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 4. توزیع‌های احتمال کلیدی در MCMC
  • 5. تولید اعداد تصادفی و توزیع‌های شبیه‌سازی شده
  • 6. آشنایی با الگوریتم‌های MCMC
  • 7. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 9. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 11. مقایسه الگوریتم‌های Metropolis-Hastings و گیبس
  • 12. همگرایی در MCMC: مفاهیم و معیارها
  • 13. بررسی همگرایی الگوریتم‌ها
  • 14. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 15. مدیریت پیش از همگرایی (Burn-in)
  • 16. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 17. توزیع‌های چندمتغیره و چالش‌های آن‌ها
  • 18. روش‌های MCMC برای توزیع‌های چندمتغیره
  • 19. کاهش وابستگی بین متغیرها
  • 20. استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته MCMC در پایتون
  • 21. معرفی کتابخانه `emcee`
  • 22. کاربرد `emcee` در مسائل نجومی
  • 23. معرفی کتابخانه `PyMC`
  • 24. مدل‌سازی آماری با `PyMC`
  • 25. معرفی کتابخانه `Stan` (از طریق رابط پایتون)
  • 26. کاربرد `Stan` در اقتصاد و آمار زیستی
  • 27. ساخت مدل‌های احتمالاتی گرافیکی
  • 28. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 29. استفاده از MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 31. مدل‌های ARIMA و MCMC
  • 32. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) و MCMC
  • 33. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پرتکرار
  • 34. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با MCMC
  • 35. مدل‌های لجستیک و پواسون با MCMC
  • 36. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) با MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 38. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 39. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 41. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 42. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 44. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 45. تحلیل ریسک با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 47. مدل‌سازی قیمت دارایی‌ها با MCMC
  • 48. ارزیابی مدل‌های مالی با MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 50. فیلترینگ تصویر با MCMC
  • 51. بازسازی تصویر با MCMC
  • 52. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 53. طبقه‌بندی با MCMC
  • 54. خوشه‌بندی با MCMC
  • 55. یادگیری پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 56. روش‌های نمونه‌برداری با ابعاد بالا
  • 57. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 58. کالیبراسیون مدل‌ها با MCMC
  • 59. دقت و کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 60. انتخاب بهترین الگوریتم MCMC برای یک مسئله
  • 61. طراحی مدل‌های MCMC کارآمد
  • 62. بهینه‌سازی پیاده‌سازی MCMC
  • 63. استفاده از پردازش موازی در MCMC
  • 64. روش‌های MCMC برای سیستم‌های دینامیکی
  • 65. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی در زمان پیوسته
  • 66. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 67. مدل آیزینگ و MCMC
  • 68. شبیه‌سازی مونت کارلو در فیزیک
  • 69. کاربرد MCMC در شیمی کوانتومی
  • 70. محاسبه انرژی حالت پایه با MCMC
  • 71. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با MCMC
  • 72. کاربرد MCMC در علوم زمین
  • 73. مدل‌سازی خواص سنگ مخزن با MCMC
  • 74. تحلیل داده‌های لرزه‌نگاری با MCMC
  • 75. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 76. سیستم‌های توصیه‌گر با MCMC
  • 77. یادگیری تقویتی با MCMC
  • 78. مباحث نظری پیشرفته در MCMC
  • 79. تئوری همگرایی مارکوف
  • 80. آنالیز اتلاف انرژی (Autocorrelation)
  • 81. روش‌های کاهش اتلاف انرژی
  • 82. نمونه‌برداری چندریسمانی (Parallel Tempering)
  • 83. نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های موازی
  • 84. روش‌های MCMC برای توزیع‌های نامتعارف
  • 85. نمونه‌برداری با تکرار (Rejection Sampling) و MCMC
  • 86. نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling) و MCMC
  • 87. روش‌های MCMC بیزی (Bayesian MCMC)
  • 88. استنتاج بیزی با MCMC
  • 89. مقایسه روش‌های MCMC بیزی و فراوانی‌گرا
  • 90. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 91. آزمون‌های گودنس آف فیت (Goodness-of-Fit)
  • 92. تحلیل حساسیت مدل MCMC
  • 93. کاربرد MCMC در حل مسائل مهندسی نرم‌افزار
  • 94. مدل‌سازی رفتار کاربران با MCMC
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد سیستم با MCMC
  • 96. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی ترکیبی
  • 97. مسائل زمان‌بندی با MCMC
  • 98. مسائل تخصیص منابع با MCMC
  • 99. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و کاربردهای آن
  • 100. استنتاج آماری با رویکرد 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.