اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربردهای عملی MCMC در Stan

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. کاربرد MCMC در مدل های آماری
  • 4. معرفی نرم افزار Stan
  • 5. نصب و راه اندازی Stan
  • 6. آشنایی با زبان برنامه نویسی Stan
  • 7. نوشتن مدل های ساده در Stan
  • 8. مدل های خطی تعمیم یافته با Stan
  • 9. مدل های سلسله مراتبی با Stan
  • 10. مدل های سری زمانی با Stan
  • 11. مدل های فضایی با Stan
  • 12. مدل های بقا با Stan
  • 13. مدل های رگرسیون لجستیک با Stan
  • 14. مدل های رگرسیون پواسون با Stan
  • 15. مدل های ناپارامتری با Stan
  • 16. شبیه سازی و نمونه برداری در Stan
  • 17. ارزیابی همگرایی زنجیره های مارکوف
  • 18. تشخیص واگرایی در Stan
  • 19. روش های تشخیص همگرایی
  • 20. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 22. بهینه سازی مدل ها در Stan
  • 23. تنظیم پارامترهای نمونه برداری
  • 24. استفاده از حالت های پیشرفته در Stan
  • 25. بهره گیری از موازی سازی در Stan
  • 26. مدل های گوسی فرآیند با Stan
  • 27. مدل های شبکه بیزی با Stan
  • 28. روش های بیزی برای داده های گمشده
  • 29. مدل های خطای اندازه گیری با Stan
  • 30. مدل های چند سطحی برای داده های خوشه ای
  • 31. مدل های پویا برای داده های طولی
  • 32. مدل های عاملی و مولفه های اصلی با Stan
  • 33. تحلیل عاملی تاییدی با Stan
  • 34. مدل های ساختاری معادلات با Stan
  • 35. مدل های مارکوف پنهان با Stan
  • 36. کاربرد MCMC در بهینه سازی توابع هدف
  • 37. بهینه سازی بیزی
  • 38. روش های نمونه برداری از توزیع های پیچیده
  • 39. نمونه برداری از طریق ریورس-سامپلینگ
  • 40. روش های MCMC برای مدل های معادلات دیفرانسیل معمولی
  • 41. مدل های پیش بینی سری زمانی با Stan
  • 42. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 43. تحلیل داده های بزرگ با Stan
  • 44. مدل های یادگیری ماشین بیزی
  • 45. شبکه های عصبی بیزی با Stan
  • 46. ماشین های بردار پشتیبان بیزی با Stan
  • 47. مدل های ترکیبی با Stan
  • 48. کاربرد MCMC در استنتاج علت و معلولی
  • 49. روش های بیزی برای استنتاج علت و معلولی
  • 50. مدل های گرافیکی علت و معلولی با Stan
  • 51. کاربرد MCMC در بهداشت عمومی
  • 52. مدل های اپیدمیولوژیک با Stan
  • 53. مدل های تجزیه و تحلیل بقا در بهداشت
  • 54. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 55. مدل های اقتصاد سنجی بیزی
  • 56. مدل های پیش بینی اقتصادی با Stan
  • 57. مدل های سری زمانی اقتصادی با Stan
  • 58. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 59. مدل های تحلیل شبکه های اجتماعی با Stan
  • 60. مدل های پیمایشی بیزی
  • 61. مدل های تحلیل داده های کیفی با Stan
  • 62. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 63. مدل های ژنتیکی و ژنومیک با Stan
  • 64. مدل های فیزیولوژیک با Stan
  • 65. مدل های زیست آماری با Stan
  • 66. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
  • 67. مدل های اطمینان پذیری با Stan
  • 68. مدل های کنترل کیفی با Stan
  • 69. مدل های بهینه سازی طراحی با Stan
  • 70. روش های MCMC برای استنتاج آماری
  • 71. آزمون فرض بیزی
  • 72. تخمین فاصله اطمینان بیزی
  • 73. اعتبار سنجی مدل ها در Stan
  • 74. مقایسه مدل ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 75. روش های اعتبارسنجی متقابل در Stan
  • 76. بهبود کارایی نمونه برداری در Stan
  • 77. استفاده از تکنیک های نمونه برداری متوازی
  • 78. روش های پیشرفته برای مدیریت واگرایی
  • 79. تجسم نتایج MCMC در Stan
  • 80. گزارش نویسی نتایج مدل های بیزی
  • 81. کاربرد MCMC در حوزه های خاص (با رعایت چارچوب)
  • 82. مدل سازی داده های مکانی-زمانی
  • 83. مدل سازی داده های تصویری با رویکرد بیزی
  • 84. کاربرد MCMC در تحلیل داده های متنی
  • 85. تحلیل احساسات با رویکرد بیزی
  • 86. مدل های موضوعی (Topic Models) با Stan
  • 87. مدل های زبانی بیزی
  • 88. کاربرد MCMC در حوزه های مرتبط با سلامت (با رعایت چارچوب)
  • 89. مدل سازی عوامل خطر بیماری ها
  • 90. مدل سازی پاسخ به درمان
  • 91. کاربرد MCMC در حوزه های مرتبط با اقتصاد (با رعایت چارچوب)
  • 92. مدل سازی ریسک اعتباری
  • 93. مدل سازی پیش بینی قیمت ها
  • 94. کاربرد MCMC در حوزه های مرتبط با مدیریت (با رعایت چارچوب)
  • 95. مدل سازی تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 96. مدل سازی بهینه سازی منابع
  • 97. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 98. روش های MCMC برای مدل های غیرپارامتری
  • 99. روش های MCMC برای مدل های پیچیده جبری
  • 100. کاربرد MCMC در رباتیک و هوش مصنوعی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی برنامه‌نویسی آماری تنظیمات Stan راندمان MCMC کاربرد MCMC مدل‌سازی آماری مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.