اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی 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 مدل‌سازی 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 R و محیط Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 3. ساختار کلی مدل‌های بیزی و مفاهیم پایه
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 5. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 6. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 7. مدل‌سازی رگرسیون پواسون با Stan
  • 8. مدل‌سازی رگرسیون ناپارامتری با Stan
  • 9. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی بیزی: سلسله‌مراتب
  • 10. مدل‌های سلسله‌مراتبی خطی با Stan
  • 11. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed Effects) با Stan
  • 12. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 13. مدل‌سازی مدل‌های اتورگرسیو (AR) با Stan
  • 14. مدل‌سازی مدل‌های میانگین متحرک (MA) با Stan
  • 15. مدل‌سازی مدل‌های ARMA و ARIMA با Stan
  • 16. مدل‌سازی مدل‌های GARCH با Stan
  • 17. مدل‌سازی داده‌های فضایی با Stan
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
  • 19. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی ساده با Stan
  • 20. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق با Stan
  • 21. مدل‌سازی مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 23. پیاده‌سازی HMM در Stan
  • 24. مدل‌سازی مدل‌های عامل پنهان (LVM)
  • 25. کاربرد LVM در تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 26. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Analysis) با Stan
  • 27. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards) در Stan
  • 28. مدل‌های بقای پارامتری در Stan
  • 29. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 30. روش‌های تشخیص و مدیریت داده‌های پرت
  • 31. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (GLMM)
  • 32. پیاده‌سازی GLMM در Stan
  • 33. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوانتایل (Quantile Regression)
  • 34. مدل‌سازی رگرسیون کوانتایل سلسله‌مراتبی
  • 35. مدل‌سازی مدل‌های غیرپارامتری با Stan
  • 36. روش‌های نمونه‌گیری مونت کارلو در Stan
  • 37. روش‌های MCMC پیشرفته (NUTS, HMC)
  • 38. ارزیابی و تشخیص همگرایی در MCMC
  • 39. شاخص‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری (R-hat, ESS)
  • 40. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌های بیزی
  • 42. اعتبارسنجی پیش‌بینی (Posterior Predictive Checks)
  • 43. مقایسه مدل‌های بیزی (DIC, WAIC, LOO-CV)
  • 44. بهینه‌سازی کد Stan برای کارایی
  • 45. استفاده از دستورات و توابع کارآمد در Stan
  • 46. موازی‌سازی در Stan
  • 47. استفاده از GPU در Stan
  • 48. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در Stan
  • 49. نوشتن کدهای ماژولار و قابل استفاده مجدد
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی (Causal Inference)
  • 51. کاربرد مدل‌های بیزی در استنتاج علّی
  • 52. مدل‌سازی متغیرهای میانجی (Mediator Models)
  • 53. مدل‌سازی متغیرهای تعدیل‌کننده (Moderator Models)
  • 54. روش‌های مبتنی بر تطابق (Matching) در استنتاج علّی
  • 55. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting) در استنتاج علّی
  • 56. روش‌های مبتنی بر متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 57. مدل‌سازی مدل‌های ساختاری (Structural Equation Models)
  • 58. پیاده‌سازی SEM در Stan
  • 59. مدل‌سازی مدل‌های چندسطحی (Multilevel Models)
  • 60. کاربرد مدل‌های چندسطحی در علوم اجتماعی
  • 61. مدل‌سازی داده‌های متنی با Stan
  • 62. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدل‌های بیزی
  • 63. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با Stan
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 65. کاربرد یادگیری تقویتی بیزی در تصمیم‌گیری
  • 66. مدل‌سازی مدل‌های تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 67. پیاده‌سازی MDP در Stan
  • 68. مدل‌سازی مدل‌های تصمیم‌گیری پنهان مارکوف (HMDP)
  • 69. مدل‌سازی مدل‌های بازی بیزی
  • 70. کاربرد مدل‌های بیزی در اقتصاد رفتاری
  • 71. مدل‌سازی انتخاب منطقی (Rational Choice)
  • 72. مدل‌سازی ترجیحات افراد
  • 73. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 74. مدل‌سازی رفتار تولیدکننده
  • 75. مدل‌سازی ریسک و عدم قطعیت
  • 76. مدل‌سازی عدم اطمینان در پیش‌بینی‌ها
  • 77. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 78. مدل‌سازی ریسک بازار
  • 79. مدل‌سازی ریسک عملیاتی
  • 80. مدل‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 81. پیاده‌سازی ABM در Stan
  • 82. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف با Stan
  • 83. تحلیل حساسیت در مدل‌های بیزی
  • 84. انتقال مدل (Model Transfer) در Stan
  • 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با مدل‌های بیزی
  • 86. کاربرد مدل‌های بیزی در بهداشت عمومی
  • 87. مدل‌سازی انتشار بیماری‌ها
  • 88. مدل‌سازی اثربخشی واکسیناسیون
  • 89. مدل‌سازی سیستم‌های سلامت
  • 90. مدل‌سازی داده‌های زیستی با Stan
  • 91. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی
  • 92. مدل‌سازی داده‌های بالینی
  • 93. مدل‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در علم داده
  • 94. مدل‌سازی پیش‌بینی سری‌های زمانی پیچیده
  • 95. مدل‌سازی پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی قیمت
  • 98. مدل‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 99. مقدمه‌ای بر استنتاج بایاسین در یادگیری ماشین
  • 100. کاربرد استنتاج بایاسین در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
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: Bayesian statistics MCMC Stan آمار بیزی آمار پیشرفته تنظیمات Stan مدل‌سازی آماری مدل‌سازی در Stan نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.