اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای پیاده‌سازی HMC و NUTS 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 راهنمای پیاده‌سازی HMC و NUTS در Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 5. مبانی زبان Stan
  • 6. دستورات پایه در Stan
  • 7. تعریف متغیرها و داده‌ها در Stan
  • 8. ساخت مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 9. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 13. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 14. تنظیمات پارامترهای HMC
  • 15. عیب‌یابی الگوریتم HMC
  • 16. مقدمه‌ای بر الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 17. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 18. مقایسه HMC و NUTS
  • 19. انتخاب پارامترهای مناسب برای NUTS
  • 20. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی با Stan
  • 21. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی با Stan
  • 22. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی با Stan
  • 23. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با Stan
  • 24. مدل‌سازی اثرات مختلط با Stan
  • 25. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 26. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 27. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 28. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 30. نمایش نتایج مدل‌های بیزی
  • 31. استفاده از بسته‌های کمکی Stan در R
  • 32. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
  • 33. مدل‌سازی مدل‌های عاملی با Stan
  • 34. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی با Stan
  • 35. مدل‌سازی انتشار فرآیندها با Stan
  • 36. مدل‌سازی مدل‌های شرطی با Stan
  • 37. مدل‌سازی مدل‌های مارکوف پنهان با Stan
  • 38. مدل‌سازی مدل‌های حالت‌گسسته با Stan
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های پواسون با Stan
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های منفی دوجمله‌ای با Stan
  • 41. مدل‌سازی مدل‌های چندجمله‌ای با Stan
  • 42. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با Stan
  • 43. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس سلسله‌مراتبی با Stan
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت با Stan
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات تصادفی با Stan
  • 46. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات مختلط با Stan
  • 47. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت و تصادفی با Stan
  • 48. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی و مختلط با Stan
  • 49. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط و پواسون با Stan
  • 50. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون و منفی دوجمله‌ای با Stan
  • 51. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای و چندجمله‌ای با Stan
  • 52. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای و بقا با Stan
  • 53. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا و شمارشی با Stan
  • 54. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی و سری زمانی با Stan
  • 55. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی و مکانی با Stan
  • 56. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی و عاملی با Stan
  • 57. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی و شبکه‌ای با Stan
  • 58. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای و انتشار فرآیند با Stan
  • 59. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند و شرطی با Stan
  • 60. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی و مارکوف پنهان با Stan
  • 61. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان و حالت‌گسسته با Stan
  • 62. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته و رگرسیون با Stan
  • 63. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون و رگرسیون خطی با Stan
  • 64. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک با Stan
  • 65. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و سلسله‌مراتبی با Stan
  • 66. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی و اثرات مختلط با Stan
  • 67. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط و داده‌های شمارشی با Stan
  • 68. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط، داده‌های شمارشی و داده‌های بقا با Stan
  • 69. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط، داده‌های شمارشی، داده‌های بقا و اعتبارسنجی مدل با Stan
  • 70. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط، داده‌های شمارشی، داده‌های بقا، اعتبارسنجی مدل و تشخیص همگرایی با Stan
  • 71. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط، داده‌های شمارشی، داده‌های بقا، اعتبارسنجی مدل، تشخیص همگرایی و معیارهای ارزیابی با Stan
  • 72. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با اثرات ثابت، تصادفی، مختلط، پواسون، منفی دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، بقا، شمارشی، سری زمانی، مکانی، عاملی، شبکه‌ای، انتشار فرآیند، شرطی، مارکوف پنهان، حالت‌گسسته، رگرسیون، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، سلسله‌مراتبی، اثرات مختلط، داده‌های شمارشی، داده‌های بقا، اعتبارسنجی مدل، تشخیص همگرایی، معیارهای ارزیابی و نمایش نتایج با Stan
  • 73. کاربرد HMC و NUTS در علوم زیستی
  • 74. کاربرد HMC و NUTS در علوم اجتماعی
  • 75. کاربرد HMC و NUTS در علوم اقتصادی
  • 76. کاربرد HMC و NUTS در علوم مهندسی
  • 77. کاربرد HMC و NUTS در علوم پزشکی
  • 78. کاربرد HMC و NUTS در علوم محیط زیست
  • 79. کاربرد HMC و NUTS در علوم سیاسی
  • 80. کاربرد HMC و NUTS در علوم ارتباطات
  • 81. کاربرد HMC و NUTS در علوم تربیتی
  • 82. کاربرد HMC و NUTS در علوم کتابداری و اطلاع‌رسانی
  • 83. کاربرد HMC و NUTS در علوم شناختی
  • 84. کاربرد HMC و NUTS در علوم زمین
  • 85. کاربرد HMC و NUTS در علوم کامپیوتر
  • 86. کاربرد HMC و NUTS در علوم ریاضی
  • 87. کاربرد HMC و NUTS در علوم فیزیک
  • 88. کاربرد HMC و NUTS در علوم شیمی
  • 89. کاربرد HMC و NUTS در علوم زیست‌شناسی مولکولی
  • 90. کاربرد HMC و NUTS در علوم تغذیه
  • 91. کاربرد HMC و NUTS در علوم ورزشی
  • 92. کاربرد HMC و NUTS در علوم حقوق
  • 93. کاربرد HMC و NUTS در علوم مدیریت
  • 94. کاربرد HMC و NUTS در علوم حسابداری
  • 95. کاربرد HMC و NUTS در علوم بازاریابی
  • 96. کاربرد HMC و NUTS در علوم بیمه
  • 97. کاربرد HMC و NUTS در علوم بانکی
  • 98. کاربرد HMC و NUTS در علوم مالی
  • 99. کاربرد HMC و NUTS در علوم نظامی
  • 100. کاربرد HMC و NUTS در علوم انتظامی
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 NUTS Stan آمار بیزی پیاده‌سازی آماری تحلیل داده مدل‌سازی آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری MCMC یادگیری ماشینی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.