سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی با MCMC

کتاب بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی با 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 بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی با MCMC

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

موضوع میانی: مهندسی (Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار
  • 3. فرایندهای تصادفی و مدل‌سازی آن‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 5. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 7. شبیه‌سازی مونت کارلو برای تخمین
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 9. الگوریتم‌های MCMC پایه
  • 10. متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 11. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 12. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 13. تست‌های همگرایی MCMC
  • 14. نشانگرهای همگرایی: Trace Plots
  • 15. نشانگرهای همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 16. نشانگرهای همگرایی: Gelman-Rubin Statistic
  • 17. کاهش همبستگی در نمونه‌ها
  • 18. Thinning در MCMC
  • 19. استفاده از MCMC برای تخمین پارامتر
  • 20. مدل‌سازی رگرسیون با MCMC
  • 21. رگرسیون خطی بیزی
  • 22. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) با MCMC
  • 24. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 25. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 26. مدل‌های GARCH بیزی
  • 27. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مکانی
  • 28. مدل‌های خودرگرسیو مکانی
  • 29. مدل‌های میانگین متحرک مکانی
  • 30. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 31. بهینه‌سازی بیزی
  • 32. جستجو در فضای حالت با MCMC
  • 33. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 34. مدل‌های بیزی برای طبقه‌بندی
  • 35. مدل‌های بیزی برای خوشه‌بندی
  • 36. شبکه‌های بیزی
  • 37. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 38. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 39. مدل‌های مختلط بیزی
  • 40. مدل‌های فضایی-زمانی بیزی
  • 41. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 42. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 43. نمونه‌گیری بازنمایی مجدد (Reparameterization Trick)
  • 44. روش‌های MCMC موازی
  • 45. کاهش واریانس در MCMC
  • 46. کالیبراسیون مدل‌های پیش‌بینی
  • 47. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
  • 48. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 49. شاخص‌های ارزیابی دقت: RMSE
  • 50. شاخص‌های ارزیابی دقت: MAE
  • 51. شاخص‌های ارزیابی دقت: R-squared
  • 52. کاربرد MCMC در علوم مختلف مهندسی
  • 53. مهندسی عمران: مدل‌سازی ریسک سازه‌ها
  • 54. مهندسی مکانیک: تحلیل ارتعاشات تصادفی
  • 55. مهندسی برق: تخمین پارامترهای سیستم‌های پیچیده
  • 56. مهندسی شیمی: مدل‌سازی سینتیک واکنش‌ها
  • 57. مهندسی هوافضا: ناوبری و تخمین وضعیت
  • 58. مهندسی محیط زیست: پیش‌بینی آلودگی
  • 59. مهندسی پزشکی: تحلیل داده‌های بالینی
  • 60. مهندسی مواد: مدل‌سازی خواص مواد
  • 61. مهندسی صنایع: بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 62. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
  • 63. استفاده از Stan در MCMC
  • 64. استفاده از PyMC3 در MCMC
  • 65. استفاده از JAGS در MCMC
  • 66. استفاده از NIMBLE در MCMC
  • 67. مثال‌های عملی MCMC در مهندسی
  • 68. مطالعه موردی: مدل‌سازی پیش‌بینی بار شبکه برق
  • 69. مطالعه موردی: تخمین پارامترهای دینامیکی ربات
  • 70. مطالعه موردی: پیش‌بینی عمر مفید قطعات
  • 71. مطالعه موردی: مدل‌سازی رفتار ترافیک
  • 72. مطالعه موردی: تحلیل حساسیت در مدل‌های مهندسی
  • 73. مطالعه موردی: پیش‌بینی وقوع حوادث
  • 74. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پارامترهای طراحی
  • 75. مطالعه موردی: مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
  • 76. مطالعه موردی: تحلیل قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 77. مباحث تکمیلی در MCMC
  • 78. روش‌های MCMC هیبریدی
  • 79. مدل‌های مارکوف مونت کارلو برای داده‌های حجیم
  • 80. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 81. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 82. کاربرد MCMC در مدل‌های غیرپارامتری
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های پanation (P-splines)
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 85. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی و پیش‌بینی
  • 86. تفسیر نتایج MCMC در چارچوب مهندسی
  • 87. مراحل عملی پیاده‌سازی MCMC برای یک مسئله مهندسی
  • 88. ارتباط MCMC با سایر روش‌های آماری
  • 89. اهمیت دقت مدل‌های پیش‌بینی در مهندسی
  • 90. آینده MCMC در مهندسی

📚 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.