اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با 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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مبانی احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی بیزی
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 6. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 7. مبانی کار با داده‌ها در R
  • 8. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python
  • 9. نصب و راه‌اندازی Python و IDE مناسب
  • 10. مبانی کار با داده‌ها در Python
  • 11. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 12. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 13. مبانی سینتکس زبان Stan
  • 14. ساختار کلی برنامه‌های Stan
  • 15. تعریف مدل‌های ساده در Stan
  • 16. مفهوم پیشین (Prior) در مدل‌سازی بیزی
  • 17. انتخاب پیشین‌های مناسب
  • 18. مفهوم درست‌نمایی (Likelihood)
  • 19. تعریف توزیع‌های درست‌نمایی رایج
  • 20. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین و درست‌نمایی
  • 21. مفهوم پسین (Posterior)
  • 22. روش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 24. مفهوم توزیع‌های عرفی (Conjugate Priors)
  • 25. مزایا و معایب توزیع‌های عرفی
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 27. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 29. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 30. مدل‌های رگرسیون منفی دوجمله‌ای در Stan
  • 31. بررسی همگرایی MCMC
  • 32. معیارهای تشخیص همگرایی MCMC
  • 33. کاهش واریانس نمونه‌گیری
  • 34. استفاده از توابع کمکی در Stan
  • 35. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 36. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. مدل‌های سلسله‌مراتبی تک‌سطحی
  • 38. مدل‌های سلسله‌مراتبی چندسطحی
  • 39. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های اثرات مختلط در Stan
  • 41. مفاهیم متغیرهای تصادفی و اثرات ثابت
  • 42. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی در Stan
  • 43. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 44. مدل‌های حالت‌فضایی (State-Space Models)
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های حالت‌فضایی در Stan
  • 46. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در Stan
  • 47. مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای در Stan
  • 48. مدل‌های دسته‌بندی چندکلاسه در Stan
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 50. مدل‌های کاکس (Cox Models)
  • 51. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
  • 52. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
  • 53. مدل‌های اتورگرسیو مکانی (CAR)
  • 54. مدل‌های اتورگرسیو مکانی-زمانی (STAR)
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی (Forecasting)
  • 56. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 57. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. بهینه‌سازی کد Stan
  • 59. عیب‌یابی رایج در مدل‌های Stan
  • 60. استفاده از بسته‌های کمکی برای Stan
  • 61. تجسم نتایج مدل‌های Stan
  • 62. رسم نمودارهای پسین
  • 63. رسم نمودارهای پیش‌بینی
  • 64. تحلیل حساسیت مدل
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرپارامتری بیزی
  • 66. فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 67. کاربرد فرآیندهای گوسی در مدل‌سازی
  • 68. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی برای یادگیری ماشین
  • 69. مدل‌های بیزی برای دسته‌بندی
  • 70. مدل‌های بیزی برای رگرسیون
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 72. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 73. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در Stan
  • 74. مدل‌سازی داده‌های پراکنده (Sparse Data)
  • 75. تکنیک‌های مواجهه با داده‌های پراکنده
  • 76. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیشرفته سری زمانی
  • 77. مدل‌های تغییر رژیم (Regime-Switching Models)
  • 78. پیاده‌سازی مدل‌های تغییر رژیم در Stan
  • 79. مدل‌سازی داده‌های طولانی (Longitudinal Data)
  • 80. مدل‌های منحنی رشد (Growth Curve Models)
  • 81. پیاده‌سازی مدل‌های منحنی رشد در Stan
  • 82. مدل‌سازی داده‌های رویداد (Event Data)
  • 83. مدل‌های فرآیند پواسون (Poisson Process Models)
  • 84. پیاده‌سازی مدل‌های فرآیند پواسون در Stan
  • 85. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی بیزی
  • 86. مدل‌های عامل پنهان (Latent Factor Models)
  • 87. پیاده‌سازی مدل‌های عامل پنهان در Stan
  • 88. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 89. مدل‌های مبتنی بر گراف در Stan
  • 90. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌های اجتماعی در Stan
  • 91. مدل‌سازی داده‌های متنی (Text Data)
  • 92. مدل‌های موضوعی بیزی (Bayesian Topic Models)
  • 93. پیاده‌سازی مدل‌های موضوعی در Stan
  • 94. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی بیزی
  • 95. استنتاج علّی در چارچوب بیزی
  • 96. کاربرد مدل‌سازی علّی بیزی
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی کمی در علوم اجتماعی
  • 98. مدل‌سازی پیشرفته در علوم اجتماعی
  • 99. کاربرد Stan در تحقیقات علوم اجتماعی
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی کمی در علوم زیستی
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 تنظیمات Stan خطاهای Stan رفع مشکلات Stan کدنویسی Stan مدل‌سازی آماری مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.