کتاب مروری جامع بر Variational Inference و مقایسه با MCMC

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مروری جامع بر Variational Inference و مقایسه با MCMC

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

موضوع میانی: Variational Inference

🎓 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. مقدمه‌ای بر استنتاج متغیر (Variational Inference)
  • 2. مبانی نظری استنتاج متغیر
  • 3. توزیع‌های تقریبی در استنتاج متغیر
  • 4. معیار واگرایی KL (Kullback-Leibler Divergence)
  • 5. هدف‌گذاری در استنتاج متغیر: کمینه‌سازی واگرایی KL
  • 6. روش‌های بهینه‌سازی در استنتاج متغیر
  • 7. گرادیان‌های استنتاج متغیر
  • 8. روش نمونه‌برداری مجدد (Reparameterization Trick)
  • 9. معرفی نمونه‌برداری مجدد برای توزیع گوسی
  • 10. کاربرد نمونه‌برداری مجدد برای توزیع‌های پیچیده‌تر
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مبانی نظری MCMC
  • 13. دینامیک مارکوف و توزیع ایستای آن
  • 14. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 15. معیارهای ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 16. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 17. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 18. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 19. معیارهای پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 20. محدودیت‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. معرفی الگوریتم نمونه‌گیر گیبس (Gibbs Sampler)
  • 22. مراحل نمونه‌گیر گیبس
  • 23. شرایط لازم برای استفاده از نمونه‌گیر گیبس
  • 24. مزایای نمونه‌گیر گیبس نسبت به Metropolis-Hastings
  • 25. معایب نمونه‌گیر گیبس
  • 26. مقایسه کلی استنتاج متغیر و MCMC
  • 27. کاربردهای استنتاج متغیر در یادگیری ماشین
  • 28. مدل‌های گرافیکی احتمالی (PGMs)
  • 29. استنتاج متغیر در مدل‌های گرافیکی
  • 30. استنتاج متغیر برای مدل‌های بیزی خطی
  • 31. استنتاج متغیر برای مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 32. استنتاج متغیر برای مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 33. مدل‌های تولیدی با متغیرهای پنهان
  • 34. استنتاج متغیر برای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 35. کاربردهای MCMC در یادگیری ماشین
  • 36. MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 37. MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 38. MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده
  • 39. MCMC برای استنتاج پارامترها
  • 40. MCMC برای تخمین توزیع پسین
  • 41. MCMC برای مدل‌های سری زمانی
  • 42. MCMC برای مدل‌های مکانی-زمانی
  • 43. MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 44. مبانی استنتاج متغیر در یادگیری عمیق
  • 45. شبکه‌های عصبی متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 46. ساختار VAEs
  • 47. تابع هزینه در VAEs
  • 48. آموزش VAEs
  • 49. کاربرد VAEs در تولید داده
  • 50. تولید تصاویر با VAEs
  • 51. تولید متن با VAEs
  • 52. استنتاج متغیر برای مدل‌های پیشرفته
  • 53. مقدمه‌ای بر استنتاج متغیر معکوس (Inverse Variational Inference)
  • 54. استنتاج متغیر در شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 55. استنتاج متغیر برای مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 56. مقدمه‌ای بر MCMC در یادگیری عمیق
  • 57. MCMC برای مدل‌های مولد عمیق
  • 58. MCMC برای نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 59. MCMC در شبکه‌های عصبی پیشرفته
  • 60. کاربردهای MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 61. بهینه‌سازی بیزی با استفاده از MCMC
  • 62. مقایسه پیشرفته VAEs و GANs
  • 63. مقایسه پیشرفته VAEs و Diffusion Models
  • 64. مقایسه پیشرفته MCMC و استنتاج متغیر در مسائل پیچیده
  • 65. موضوعات پیشرفته در استنتاج متغیر
  • 66. استنتاج متغیر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 67. استنتاج متغیر برای مدل‌های پویا
  • 68. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی در استنتاج متغیر
  • 69. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 70. MCMC برای مدل‌های غیر ایستا
  • 71. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در MCMC
  • 72. MCMC برای استنتاج در زمان واقعی
  • 73. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های استنتاج متغیر
  • 74. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 75. کاربردهای عملی استنتاج متغیر در ایران
  • 76. کاربردهای عملی MCMC در ایران
  • 77. استنتاج متغیر در پردازش زبان طبیعی
  • 78. MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 79. استنتاج متغیر در بینایی ماشین
  • 80. MCMC در بینایی ماشین
  • 81. استنتاج متغیر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. استنتاج متغیر در مدل‌سازی داده‌های حجیم
  • 84. MCMC در مدل‌سازی داده‌های حجیم
  • 85. استنتاج متغیر در تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 86. MCMC در تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 87. استنتاج متغیر در مدل‌سازی زیست‌شناسی محاسباتی
  • 88. MCMC در مدل‌سازی زیست‌شناسی محاسباتی
  • 89. استنتاج متغیر در علوم اعصاب محاسباتی
  • 90. MCMC در علوم اعصاب محاسباتی
  • 91. استنتاج متغیر در مدل‌سازی اکتشافات علمی
  • 92. MCMC در مدل‌سازی اکتشافات علمی
  • 93. ملاحظات پیاده‌سازی استنتاج متغیر
  • 94. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC
  • 95. مروری بر کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای استنتاج متغیر
  • 96. مروری بر کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای MCMC
  • 97. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در استنتاج متغیر
  • 98. چالش‌ها و فرصت‌های آینده در MCMC
  • 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 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.