, ,

کتاب بهبود مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

🎓 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 برای مدل‌سازی
  • 2. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 3. مفهوم فضای حالت و فضای مشاهده
  • 4. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری و شبیه‌سازی
  • 5. نیاز به روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 6. معرفی روش مونت کارلو
  • 7. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف در زمان گسسته
  • 8. زنجیره‌های مارکوف در زمان پیوسته
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 10. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 11. مدل‌های گرافیکی مارکوف
  • 12. پیاده‌سازی اولیه مدل‌های گرافیکی
  • 13. نیاز به روش‌های استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 14. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 15. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 16. مفاهیم توزیع پیشین و پسین
  • 17. توزیع‌های پیشین متداول
  • 18. توزیع‌های پسین متداول
  • 19. محدودیت‌های استنتاج تحلیلی
  • 20. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین
  • 21. نمونه‌برداری از توزیع‌های مستقل
  • 22. نمونه‌برداری از توزیع‌های وابسته
  • 23. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری گیبس
  • 24. اصول و مبانی نمونه‌برداری گیبس
  • 25. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس
  • 26. مراحل پیاده‌سازی نمونه‌برداری گیبس
  • 27. مثال‌های ساده پیاده‌سازی گیبس
  • 28. پیاده‌سازی گیبس برای مدل‌های ساده
  • 29. مدل‌های رگرسیون خطی با گیبس
  • 30. مدل‌های رگرسیون لجستیک با گیبس
  • 31. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با گیبس
  • 32. مدل‌های پواسون با گیبس
  • 33. مدل‌های دوجمله‌ای با گیبس
  • 34. مدل‌های طبقه‌بندی با گیبس
  • 35. مدل‌های سری زمانی ساده با گیبس
  • 36. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 37. پیاده‌سازی HMM با گیبس
  • 38. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های موضوعی با گیبس
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی با گیبس
  • 41. مدل‌های شبکه‌های عصبی بیزی
  • 42. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با گیبس
  • 43. مدل‌های یادگیری ماشین با گیبس
  • 44. مدل‌های خوشه‌بندی با گیبس
  • 45. مدل‌های پیش‌بینی با گیبس
  • 46. ارزیابی همگرایی در نمونه‌برداری گیبس
  • 47. معیارهای همگرایی
  • 48. آزمون‌های تشخیص همگرایی
  • 49. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 50. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 51. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 52. نمونه‌برداری گیبس در ابعاد بالا
  • 53. چالش‌های نمونه‌برداری در ابعاد بالا
  • 54. راهکارهای مواجهه با ابعاد بالا
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 56. روش‌های MCMC دیگر
  • 57. نمونه‌برداری از طریق زنجیره مونت کارلو (MCMC)
  • 58. روش پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
  • 59. تفاوت‌های گیبس و Metropolis-Hastings
  • 60. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 61. کاربرد گیبس در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 62. مدل‌های آماری بیزی
  • 63. استنتاج بیزی در مدل‌های پیچیده
  • 64. مدل‌سازی داده‌های مشاهده‌ای
  • 65. مدل‌سازی داده‌های پنهان
  • 66. مدل‌سازی داده‌های پرت
  • 67. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 68. کاربرد در علوم داده
  • 69. کاربرد در اقتصادسنجی
  • 70. کاربرد در علوم زیستی
  • 71. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 72. کاربرد در پردازش سیگنال
  • 73. کاربرد در بینایی ماشین
  • 74. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 75. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 76. ارزیابی مدل‌های پیاده‌سازی شده
  • 77. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 78. محدودیت‌های روش نمونه‌برداری گیبس
  • 79. نکات عملی در پیاده‌سازی
  • 80. نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 81. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC
  • 82. راهنمای عیب‌یابی در پیاده‌سازی
  • 83. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 84. اعتبارسنجی مدل با داده‌های واقعی
  • 85. مطالعات موردی پیشرفته
  • 86. پروژه‌های عملی با نمونه‌برداری گیبس

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهبود مهارت‌ها در پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با Gibbs Sampling”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا