اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع برای کار 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 راهنمای جامع برای کار با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. مبانی سینتکس Stan
  • 4. انواع داده در Stan
  • 5. ساختارهای کنترلی در Stan
  • 6. توابع پایه‌ای در Stan
  • 7. ماتریس‌ها و عملیات روی آن‌ها در Stan
  • 8. بردارها و عملیات روی آن‌ها در Stan
  • 9. آرایه‌ها و ساختارهای پیچیده در Stan
  • 10. تعریف توابع سفارشی در Stan
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 12. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 14. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی
  • 16. قوانین بیزی و استنتاج بیزی
  • 17. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 18. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 19. الگوریتم گیبس در Stan
  • 20. الگوریتم هَملتونی مونت کارلو (HMC) در Stan
  • 21. الگوریتم نمونه‌برداری با ردیابی گام (NUTS) در Stan
  • 22. ارزیابی همگرایی مدل‌های MCMC
  • 23. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 24. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 25. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 26. معیارهای انتخاب مدل (DIC, WAIC)
  • 27. اعتبارسنجی متقابل مدل‌ها
  • 28. کاربرد Stan در رگرسیون خطی بیزی
  • 29. کاربرد Stan در رگرسیون لجستیک بیزی
  • 30. کاربرد Stan در مدل‌های اثرات مختلط بیزی
  • 31. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 32. مدل‌های پواسون در Stan
  • 33. مدل‌های نمایی در Stan
  • 34. مدل‌های گاما در Stan
  • 35. مدل‌های بتا در Stan
  • 36. مدل‌های توزیع نرمال چندمتغیره در Stan
  • 37. مدل‌سازی داده‌های گمشده با Stan
  • 38. روش‌های imputation در Stan
  • 39. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با Stan
  • 40. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 41. مدل‌های شتاب‌دهنده نرخ بقا (AFT) در Stan
  • 42. مدل‌های نسبت خطر کاکس در Stan
  • 43. استفاده از Stan برای مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 44. مدل‌سازی عوامل پنهان با Stan
  • 45. تحلیل عاملی تاییدی با Stan
  • 46. مدل‌سازی معادلات ساختاری با Stan
  • 47. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در Stan
  • 48. روش‌های بهینه‌سازی عددی در Stan
  • 49. کاربرد بهینه‌سازی در تنظیم پارامترهای مدل
  • 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای Stan
  • 51. پاکسازی داده‌ها در Stan
  • 52. تبدیل متغیرها در Stan
  • 53. استانداردسازی داده‌ها در Stan
  • 54. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری در Stan
  • 55. اشکال‌زدایی کد Stan
  • 56. استفاده از کامنت‌گذاری مؤثر در Stan
  • 57. اشتراک‌گذاری کد Stan
  • 58. مقدمه‌ای بر بسته‌های Stan
  • 59. بسته RStan
  • 60. بسته PyStan
  • 61. بسته CmdStanR
  • 62. بسته CmdStanPy
  • 63. اتصال Stan به محیط‌های دیگر
  • 64. مثال‌های کاربردی مدل‌سازی در حوزه‌های مختلف
  • 65. مدل‌سازی در علوم زیستی با Stan
  • 66. مدل‌سازی در علوم اقتصادی با Stan
  • 67. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با Stan
  • 68. مدل‌سازی در مهندسی با Stan
  • 69. مدل‌سازی در پزشکی با Stan
  • 70. مدل‌سازی در روانشناسی با Stan
  • 71. مدل‌سازی در علوم محیطی با Stan
  • 72. مدل‌سازی در علوم داده با Stan
  • 73. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 74. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در Stan
  • 75. تفسیرپذیری مدل‌های آماری
  • 76. شفافیت در فرآیند مدل‌سازی
  • 77. مستندسازی مدل‌ها و نتایج
  • 78. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 79. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای مدل‌سازی بیزی
  • 80. مزایای استفاده از Stan
  • 81. محدودیت‌های استفاده از Stan
  • 82. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 83. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد Stan
  • 84. استفاده از دستورات پیشرفته Stan
  • 85. نوشتن ماژول‌های سفارشی در Stan
  • 86. بررسی عملکرد کد Stan
  • 87. مدیریت حافظه در Stan
  • 88. برنامه‌نویسی موازی در Stan
  • 89. کاربرد Stan در یادگیری ماشین بیزی
  • 90. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در Stan
  • 91. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 92. بهبود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
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 احتمالات تحلیل داده مدل‌سازی آماری مدل‌های بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.