اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی از شروع تا حرفه‌ای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC

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 از شروع تا حرفه‌ای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برنامه‌نویسی احتمالاتی با PyMC
  • 2. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 3. انواع مدل‌های احتمالاتی
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 5. رگرسیون خطی ساده در PyMC
  • 6. رگرسیون خطی چندگانه در PyMC
  • 7. مدل‌های لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 8. مدل‌های پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 9. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 10. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 11. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 12. پیاده‌سازی MCMC در PyMC
  • 13. روش‌های نمونه‌برداری در MCMC
  • 14. روش نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 15. روش نمونه‌برداری هیز (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 16. مفاهیم پایه HMC
  • 17. مزایا و معایب HMC
  • 18. مقدمه‌ای بر NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 19. نحوه عملکرد NUTS
  • 20. مقایسه HMC و NUTS
  • 21. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
  • 22. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 24. تجسم نتایج MCMC
  • 25. رسم نمودارهای تراکم پسین
  • 26. رسم نمودارهای سری زمانی زنجیره‌ها
  • 27. تفسیر توزیع‌های پسین
  • 28. محاسبه آماره‌های پسین (میانگین، میانه، واریانس)
  • 29. استفاده از توزیع‌های پیشین قوی
  • 30. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های نرمال
  • 31. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های بتا
  • 32. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های گاما
  • 33. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های کای‌دو
  • 34. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 35. مدل‌های AR(1) در PyMC
  • 36. مدل‌های MA(1) در PyMC
  • 37. مدل‌های ARMA(p,q) در PyMC
  • 38. مدل‌های SARIMA برای داده‌های فصلی
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 40. ساختار مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 41. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 42. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در PyMC
  • 43. مدل‌سازی اثرات تصادفی
  • 44. مدل‌سازی اثرات ثابت
  • 45. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
  • 46. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در پزشکی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 49. شبکه‌های بیزی
  • 50. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC
  • 51. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 52. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص پزشکی
  • 53. کاربرد شبکه‌های بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزین برای یادگیری ماشین
  • 55. رگرسیون لجستیک بیزین
  • 56. طبقه‌بندی کننده‌های بیزین
  • 57. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزین
  • 58. شبکه‌های عصبی بیزین
  • 59. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزین
  • 60. تابع احتمال سود (Acquisition Function)
  • 61. روش‌های بهینه‌سازی بیزین (GP-UCB, EI)
  • 62. کاربرد بهینه‌سازی بیزین در تنظیم هایپرپارامترها
  • 63. کاربرد بهینه‌سازی بیزین در طراحی آزمایش
  • 64. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 65. پیاده‌سازی HMM در PyMC
  • 66. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
  • 67. کاربرد HMM در تحلیل توالی DNA
  • 68. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 69. ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با PyMC
  • 70. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 72. متریک‌های ارزیابی مدل (RMSE, MAE, Accuracy)
  • 73. نکات پیشرفته در مدل‌سازی احتمالاتی
  • 74. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 75. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 76. حساسیت سنجی مدل (Sensitivity Analysis)
  • 77. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 78. بهینه‌سازی عملکرد PyMC
  • 79. استفاده از GPU در PyMC
  • 80. نکات امنیتی و حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 81. اصول اقتصاد اسلامی در مدل‌سازی مالی
  • 82. بانکداری بدون ربا در مدل‌سازی اقتصادی
  • 83. عقود اسلامی در مدل‌سازی مالی
  • 84. مقررات بانک مرکزی ایران در مدل‌سازی پولی
  • 85. مدل‌سازی مالی با رویکرد اسلامی
  • 86. مقدمه‌ای بر خانواده و روابط در چارچوب ایرانی-اسلامی
  • 87. روانشناسی خانواده در چارچوب بومی
  • 88. اصول ازدواج پایدار در مدل‌سازی روابط
  • 89. مبانی خانواده متعادل از دیدگاه اسلام
  • 90. مدل‌سازی رفتارهای خانوادگی با رویکرد اسلامی
  • 91. تاریخ ایران باستان و دوران اسلامی
  • 92. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
  • 93. تحولات سیاسی و اجتماعی معاصر ایران
  • 94. منافع ملی در روابط بین‌الملل
  • 95. تحریفات تاریخی و رویکرد رسمی
  • 96. پروتکل‌های وزارت بهداشت در علوم پزشکی
  • 97. طب رسمی و اثبات شده در مدل‌سازی سلامت
  • 98. پرهیز از طب‌های جایگزین بی‌اساس
  • 99. مدل‌سازی سلامت و بیماری در چارچوب پزشکی نوین
  • 100. پروتکل‌های درمانی در مدل‌سازی دارویی
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: HMC MCMC NUTS PyMC آمار بیزی برنامه‌نویسی بیزی بهینه‌سازی مدل مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.