اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی HMC و NUTS: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته 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 HMC و NUTS: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته 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. مقدمات و مبانی احتمالات
  • 2. مفاهیم کلیدی در آمار بیزی
  • 3. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 4. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 5. الگوریتم‌های نمونه‌گیری گیبس
  • 6. الگوریتم نمونه‌گیری پذیرش-رد
  • 7. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 8. مبانی الگوریتم‌های نمونه‌گیری بردار پیوسته
  • 9. کاربرد الگوریتم‌های MCMC در مدل‌های آماری
  • 10. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 11. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 12. مبانی سینتکس Stan
  • 13. مدل‌سازی در Stan: مثال‌های ساده
  • 14. تعریف مدل‌های احتمالی در Stan
  • 15. توابع چگالی احتمال در Stan
  • 16. توزیع‌های پیشین و پسین در Stan
  • 17. نمونه‌گیری از توزیع پسین در Stan
  • 18. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 19. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (Rhat, n_eff)
  • 20. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 21. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 22. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های HMC
  • 23. مبانی فیزیکی HMC
  • 24. فرمول‌بندی ریاضی HMC
  • 25. انتخاب پارامترهای HMC (گام زمانی، تعداد گام)
  • 26. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 27. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های NUTS
  • 28. تفاوت‌های HMC و NUTS
  • 29. مبانی الگوریتم NUTS
  • 30. انتخاب پارامترهای NUTS
  • 31. کاربرد NUTS در مدل‌های آماری
  • 32. ملاحظات محاسباتی در HMC و NUTS
  • 33. مقایسه الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 34. مدل‌سازی رگرسیون خطی در Stan
  • 35. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 37. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در Stan
  • 38. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan
  • 39. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی در Stan
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 41. کاربرد HMC/NUTS در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 42. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های مخلوط
  • 43. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های پنهان مارکوف
  • 44. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های بقا
  • 45. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های رتبه‌بندی
  • 46. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های انتخاب گسسته
  • 47. کاربرد HMC/NUTS در اقتصاد سنجی بیزی
  • 48. کاربرد HMC/NUTS در زیست‌شناسی آماری
  • 49. کاربرد HMC/NUTS در علوم داده
  • 50. ملاحظات مربوط به داده‌های پرت در مدل‌سازی بیزی
  • 51. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های بیزی
  • 52. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 53. مقایسه مدل‌های بیزی با روش‌های فراوانی‌گرا
  • 54. کاربرد Stan در پژوهش‌های علمی
  • 55. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 56. روش‌های پیشرفته در Stan
  • 57. تکنیک‌های نمونه‌گیری موازی در Stan
  • 58. استفاده از Stan با زبان‌های دیگر (R, Python)
  • 59. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های بزرگ در Stan
  • 60. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های چندسطحی
  • 61. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های طولانی‌مدت
  • 62. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های ساختاریافته
  • 63. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های بدون ساختار
  • 64. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت
  • 65. استفاده از Stan برای تحلیل عدم قطعیت
  • 66. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی پارامترها
  • 67. استفاده از Stan برای استنتاج علی
  • 68. استفاده از Stan برای پیش‌بینی
  • 69. استفاده از Stan برای تشخیص ناهنجاری
  • 70. استفاده از Stan برای طبقه‌بندی
  • 71. استفاده از Stan برای خوشه‌بندی
  • 72. استفاده از Stan برای تشخیص الگو
  • 73. استفاده از Stan برای پردازش زبان طبیعی
  • 74. استفاده از Stan برای بینایی ماشین
  • 75. استفاده از Stan برای رباتیک
  • 76. استفاده از Stan برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. استفاده از Stan برای تحلیل ریسک
  • 78. استفاده از Stan برای مدیریت پورتفولیو
  • 79. استفاده از Stan برای مدل‌سازی آب و هوا
  • 80. استفاده از Stan برای مدل‌سازی زمین‌شناسی
  • 81. استفاده از Stan برای مدل‌سازی پزشکی
  • 82. استفاده از Stan برای مدل‌سازی اجتماعی
  • 83. استفاده از Stan برای مدل‌سازی اقتصادی
  • 84. استفاده از Stan برای مدل‌سازی مالی
  • 85. استفاده از Stan برای مدل‌سازی مهندسی
  • 86. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم پایه
  • 87. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم انسانی
  • 88. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم زیستی
  • 89. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم پزشکی
  • 90. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم رفتاری
  • 91. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم سیاسی
  • 92. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم فناوری
  • 93. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم محیطی
  • 94. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم ورزشی
  • 95. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم هنری
  • 96. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم فرهنگی
  • 97. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم نظامی
  • 98. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم قضایی
  • 99. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم اداری
  • 100. استفاده از Stan برای مدل‌سازی علوم ارتباطات
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 MCMC NUTS Stan آمار بیزی تحلیل آماری داده‌کاوی مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری بیزی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.