اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیم پارامترهای MCMC برای 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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مبانی احتمالات و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم پایه استنتاج بیزی
  • 4. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. ساختار مدل در Stan
  • 7. زبان مدل‌سازی Stan (Stan Modeling Language)
  • 8. تعریف متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان
  • 9. تعریف پارامترهای مدل
  • 10. تعریف تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 11. تعریف توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 12. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 13. اهمیت توزیع‌های پیشین در استنتاج بیزی
  • 14. مثال‌های ساده مدل‌سازی در Stan
  • 15. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 16. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 17. مدل‌های سری زمانی پایه
  • 18. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 19. مبانی شبکه‌های عصبی در Stan
  • 20. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)
  • 21. تابع هزینه (Loss Function) در Stan
  • 22. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 23. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 24. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 25. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 26. الگوریتم نمونه‌گیری خودکار متغیر (Automatic Differentiation Variational Inference - ADVI)
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در Stan
  • 28. تنظیم پارامترهای زنجیره MCMC
  • 29. تعداد تکرارها (Iterations)
  • 30. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 31. اندازه بچ (Batch Size)
  • 32. گرمایش (Warm-up) یا Burn-in
  • 33. نمونه‌برداری پسین (Posterior Sampling)
  • 34. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 35. نمودارهای Trace Plot
  • 36. آماره R-hat (Gelman-Rubin Diagnostic)
  • 37. نمودارهای تاریخچه نمونه‌ها (Sample History Plots)
  • 38. خودهمبستگی نمونه‌ها (Autocorrelation Plots)
  • 39. موثر بودن نمونه‌گیری (Effective Sample Size - ESS)
  • 40. تشخیص عدم همگرایی
  • 41. روش‌های بهبود همگرایی
  • 42. تنظیم دقیق پارامترهای پیشین
  • 43. استفاده از توزیع‌های پیشین قوی‌تر
  • 44. تغییر توزیع‌های پیشین
  • 45. افزایش تعداد تکرارها
  • 46. استفاده از الگوریتم‌های MCMC پیشرفته‌تر
  • 47. نمونه‌گیری با گام متغیر (Variable Step Size Sampling)
  • 48. نمونه‌گیری با گام تطبیقی (Adaptive Step Size Sampling)
  • 49. تنظیم پارامترهای گام (Step Size)
  • 50. تنظیم پارامترهای انحراف (Divergence)
  • 51. تنظیم پارامترهای انحراف در Stan
  • 52. مدل‌های پیچیده‌تر در Stan
  • 53. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models - GLMs)
  • 54. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 55. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models - HMMs)
  • 56. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 57. مدل‌های فضایی (Spatial Models)
  • 58. مدل‌های زمانی-فضایی (Spatio-temporal Models)
  • 59. مدل‌های آماری برای داده‌های پزشکی
  • 60. مدل‌های آماری برای داده‌های اقتصادی
  • 61. مدل‌های آماری برای داده‌های علوم اجتماعی
  • 62. مدل‌های آماری برای داده‌های مهندسی
  • 63. مدل‌های آماری برای داده‌های مالی
  • 64. مدل‌های آماری برای داده‌های محیط زیست
  • 65. مدل‌های آماری برای داده‌های بیولوژیکی
  • 66. مدل‌های آماری برای داده‌های فیزیکی
  • 67. مدل‌های آماری برای داده‌های آموزشی
  • 68. مدل‌های آماری برای داده‌های ارتباطات
  • 69. مدل‌های آماری برای داده‌های کشاورزی
  • 70. مدل‌های آماری برای داده‌های حمل و نقل
  • 71. مدل‌های آماری برای داده‌های انرژی
  • 72. مدل‌های آماری برای داده‌های علوم زمین
  • 73. مدل‌های آماری برای داده‌های حقوقی
  • 74. مدل‌های آماری برای داده‌های مدیریت
  • 75. مدل‌های آماری برای داده‌های بازاریابی
  • 76. مدل‌های آماری برای داده‌های زبان‌شناسی
  • 77. مدل‌های آماری برای داده‌های باستان‌شناسی
  • 78. مدل‌های آماری برای داده‌های تاریخ
  • 79. مدل‌های آماری برای داده‌های فلسفه
  • 80. مدل‌های آماری برای داده‌های هنر
  • 81. مدل‌های آماری برای داده‌های معماری
  • 82. مدل‌های آماری برای داده‌های شهرسازی
  • 83. مدل‌های آماری برای داده‌های علوم سیاسی
  • 84. مدل‌های آماری برای داده‌های جامعه‌شناسی
  • 85. مدل‌های آماری برای داده‌های روانشناسی
  • 86. مدل‌های آماری برای داده‌های علوم اعصاب
  • 87. مدل‌های آماری برای داده‌های حقوق بشر
  • 88. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات فرهنگی
  • 89. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات بین‌المللی
  • 90. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات منطقه‌ای
  • 91. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات نظامی
  • 92. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات امنیتی
  • 93. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات استراتژیک
  • 94. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات صلح
  • 95. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات درگیری
  • 96. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات توسعه
  • 97. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات مهاجرت
  • 98. مدل‌های آماری برای داده‌های مطالعات محیط زیست و توسعه
  • 99. مدل‌های آماری برای داده‌های برنامه‌ریزی شهری
  • 100. مدل‌های آماری برای داده‌های مدیریت بحران
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: Stan آمار بیزی آمار پیشرفته بهینه‌سازی MCMC پارامترهای MCMC تنظیم پارامترهای MCMC تنظیمات Stan مدل‌سازی بیزی نحوه استفاده از Stan نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.