اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده 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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در 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 مدل‌سازی آماری
  • 4. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 5. نظریه بیزین و استنباط بیزی
  • 6. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 7. انواع داده‌ها و ساختارها در Stan
  • 8. توابع و عملگرها در Stan
  • 9. دستورات شرطی و حلقه‌ها در Stan
  • 10. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال استاندارد
  • 11. توابع چگالی احتمال (PDF) و توابع توزیع تجمعی (CDF)
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 13. مدل‌سازی رگرسیون خطی در Stan
  • 14. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 15. مدل‌سازی رگرسیون پواسون در Stan
  • 16. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در Stan
  • 17. مقدمه‌ای بر سطوح مختلف در مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 18. مدل‌سازی اثرات تصادفی در Stan
  • 19. مدل‌سازی اثرات ثابت در Stan
  • 20. مدل‌سازی اثرات مختلط در Stan
  • 21. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 22. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی
  • 23. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 24. نمودارهایtrace و diagnostic plots
  • 25. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 26. تفسیر نتایج مدل بیزی
  • 27. نمایش نتایج مدل با استفاده از بسته‌های R و Python
  • 28. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 29. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 30. مدل‌های فصلی در Stan
  • 31. مدل‌سازی رگرسیون سری زمانی در Stan
  • 32. مدل‌سازی فضایی در Stan
  • 33. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
  • 34. مدل‌سازی رگرسیون فضایی در Stan
  • 35. مدل‌سازی اثرات فضایی خودهمبستگی در Stan
  • 36. مدل‌سازی اثرات فضایی ناهمگنی در Stan
  • 37. مدل‌سازی شبکه‌ها در Stan
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌ها
  • 39. مدل‌سازی وابستگی در شبکه‌ها در Stan
  • 40. مدل‌سازی انتشار در شبکه‌ها در Stan
  • 41. مدل‌سازی انتخاب در شبکه‌ها در Stan
  • 42. مدل‌سازی داده‌های بقا در Stan
  • 43. رگرسیون کاکس در Stan
  • 44. مدل‌های پارامتریک بقا در Stan
  • 45. مدل‌سازی رقابتی در Stan
  • 46. مدل‌سازی معادلات ساختاری در Stan
  • 47. مقدمه‌ای بر معادلات ساختاری
  • 48. مدل‌سازی روابط علی در Stan
  • 49. مدل‌سازی متغیرهای پنهان در Stan
  • 50. مدل‌سازی داده‌های گسسته در Stan
  • 51. مدل‌سازی داده‌های شمارشی در Stan
  • 52. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی در Stan
  • 53. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی در Stan
  • 54. مدل‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی در Stan
  • 55. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی
  • 56. نوشتن توابع شبیه‌سازی در Stan
  • 57. طراحی آزمایش‌های شبیه‌سازی در Stan
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 59. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته (NUTS)
  • 60. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python, Julia)
  • 61. اتصال Stan به پایگاه‌های داده
  • 62. کار با داده‌های بزرگ در Stan
  • 63. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در Stan
  • 64. نوشتن کدهای قابل استفاده مجدد در Stan
  • 65. مستندسازی کد Stan
  • 66. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در Stan
  • 67. مقایسه مدل‌های مختلف در Stan
  • 68. مدل‌سازی با استفاده از توابع سفارشی در Stan
  • 69. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 70. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 71. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
  • 72. کاربرد Stan در مهندسی
  • 73. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
  • 74. مدل‌سازی پیش‌بینی در Stan
  • 75. تحلیل حساسیت در Stan
  • 76. تحلیل عدم قطعیت در Stan
  • 77. مدل‌سازی حالت پنهان در Stan
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های حالت پنهان
  • 79. مدل‌سازی زنجیره‌های مارکوف حالت پنهان (HMM) در Stan
  • 80. مدل‌سازی زنجیره‌های مارکوف پنهان پویای در Stan
  • 81. مدل‌سازی عدم قطعیت پارامتر در Stan
  • 82. مدل‌سازی عدم قطعیت ساختاری در Stan
  • 83. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 84. مدل‌سازی داده‌های پانل در Stan
  • 85. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های پراکنده در Stan
  • 86. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های ناهمگن در Stan
  • 87. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های تکراری در Stan
  • 88. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های زمانی-فضایی در Stan
  • 89. اصول برنامه‌نویسی تمیز در Stan
  • 90. تکنیک‌های کدنویسی کارآمد در Stan
  • 91. مدیریت نسخ کد با Git
  • 92. همکاری در پروژه‌های Stan
  • 93. منابع آموزشی پیشرفته برای Stan
  • 94. مباحث پیشرفته در نمونه‌گیری بیزی
  • 95. روش‌های بیزی برای مدل‌های پیچیده
  • 96. آخرین پیشرفت‌ها در نرم‌افزار Stan
  • 97. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 98. توسعه مدل‌های جدید با Stan
  • 99. حل مسائل پیچیده با Stan
  • 100. پروژه‌های عملی با Stan
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 بهینه‌سازی Stan پارامترهای Stan تنظیمات پیشرفته Stan مدل‌سازی آماری مدل‌سازی داده مدل‌های پیچیده نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.