کتاب TensorFlow به عنوان پلتفرم MCMC: مزایا و چالش‌ها

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 TensorFlow به عنوان پلتفرم MCMC: مزایا و چالش‌ها

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و فضای حالت
  • 4. توزیع احتمال و توزیع پسین
  • 5. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 6. چالش‌های استنتاج بیزی در عمل
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو در TensorFlow
  • 9. نصب و راه‌اندازی TensorFlow برای MCMC
  • 10. ساختار کلی TensorFlow برای محاسبات عددی
  • 11. تنسورها و عملیات پایه در TensorFlow
  • 12. گراف‌های محاسباتی در TensorFlow
  • 13. توابع گرادیان خودکار در TensorFlow
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی در TensorFlow
  • 15. تعریف مدل‌های احتمالی سفارشی
  • 16. توابع احتمال و توابع درست‌نمایی
  • 17. توزیع‌های پیشین در TensorFlow
  • 18. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیشین
  • 19. پیاده‌سازی توزیع‌های پسین
  • 20. روش‌های MCMC پایه در TensorFlow
  • 21. نمونه‌گیر هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 22. پیاده‌سازی HMC در TensorFlow
  • 23. موتور HMC در TensorFlow Probability
  • 24. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیرهای MCMC پیشرفته
  • 25. نمونه‌گیرهای واریانسیونال (Variational Inference)
  • 26. روش‌های MCMC مبتنی بر جریان (Flow-based MCMC)
  • 27. پیاده‌سازی جریان‌های معکوس‌پذیر
  • 28. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیرهای No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 29. پیاده‌سازی NUTS در TensorFlow Probability
  • 30. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 31. چالش‌های محاسباتی در MCMC با TensorFlow
  • 32. بهینه‌سازی مدل‌های MCMC
  • 33. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU/TPU)
  • 34. مدیریت حافظه در TensorFlow برای MCMC
  • 35. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 36. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 37. نمودارهای همگرایی
  • 38. نمونه‌برداری از داده‌های سری زمانی با MCMC
  • 39. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 40. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 41. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در TensorFlow
  • 42. کاهش ابعاد با MCMC
  • 43. تحلیل عاملی با MCMC
  • 44. مدل‌های گرافیکی احتمالی با MCMC
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی در TensorFlow
  • 46. شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 47. آموزش شبکه‌های عصبی بیزی
  • 48. استنتاج پسین در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 49. کاربردهای MCMC در علوم زیستی
  • 50. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 51. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 52. کاربردهای MCMC در علوم مالی
  • 53. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با MCMC
  • 55. کاربردهای MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 56. مدل‌سازی موضوع با MCMC (LDA)
  • 57. ترجمه ماشینی بیزی با MCMC
  • 58. کاربردهای MCMC در بینایی ماشین
  • 59. تشخیص اشیاء با MCMC
  • 60. تقطیر تصویر با MCMC
  • 61. مقدمه‌ای بر TensorFlow Probability
  • 62. ماژول‌های اصلی TensorFlow Probability
  • 63. پیاده‌سازی توزیع‌های سفارشی در TFP
  • 64. ساخت مدل‌های احتمالی با TFP
  • 65. استفاده از ابزارهای TFP برای MCMC
  • 66. بهینه‌سازی نمونه‌گیرها در TFP
  • 67. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 68. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 69. مقیاس‌پذیری MCMC در TensorFlow
  • 70. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 71. مدیریت پارامترها و تنظیمات نمونه‌گیر
  • 72. دیباگ کردن مدل‌های MCMC
  • 73. مصورسازی نتایج MCMC
  • 74. تفسیر توزیع‌های پسین
  • 75. کاربرد MCMC در مسائل علمی و مهندسی
  • 76. مقدمه‌ای بر MCMC در یادگیری عمیق
  • 77. شبکه‌های عصبی مولد با MCMC
  • 78. تولید داده با مدل‌های MCMC
  • 79. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 80. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم
  • 81. چالش‌های MCMC در یادگیری ماشین
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 83. نکات و ترفندهای پیشرفته در TensorFlow MCMC
  • 84. استفاده از کتابخانه‌های جانبی برای MCMC
  • 85. مقایسه TensorFlow با سایر چارچوب‌ها
  • 86. ملاحظات امنیتی در استفاده از TensorFlow
  • 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 88. آینده MCMC در TensorFlow
  • 89. جمع‌بندی مباحث MCMC در TensorFlow
  • 90. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های رسمی در ایران
  • 91. قوانین ناظر بر محتوای آموزشی دیجیتال
  • 92. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 93. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 94. حدود شرعی در تولید محتوا
  • 95. انطباق محتوا با مبانی فقهی تشیع
  • 96. حذف مفاهیم مغایر با مبانی دینی
  • 97. جایگزینی مفاهیم سازگار با چارچوب اسلامی
  • 98. استانداردهای زبانی در محتوای رسمی
  • 99. زبان فارسی در محتوای آموزشی
  • 100. رعایت احترام و ادب در بیان

📚 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.