اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با 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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و زبان Stan
  • 2. اصول اولیه مدل‌سازی احتمالاتی
  • 3. مفاهیم پایه در آمار استنباطی
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 6. ساختار کلی مدل در Stan
  • 7. تعریف متغیرها و داده‌ها در Stan
  • 8. توابع چگالی احتمال (PDF) در Stan
  • 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood) در مدل‌سازی
  • 10. تابع پیشین (Prior) در مدل‌سازی بیزی
  • 11. تابع پسین (Posterior) و قضیه بیز
  • 12. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 13. الگوریتم‌های نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
  • 14. مفاهیم پایه در MCMC: مارکوف چین، حالت پایدار
  • 15. الگوریتم گیبس سمپلینگ (Gibbs Sampling)
  • 16. الگوریتم هَمیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 17. الگوریتم نمونه‌گیری بر اساس گام‌های نامنظم (NUTS)
  • 18. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
  • 19. مدل رگرسیون خطی ساده در Stan
  • 20. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 21. تفسیر خروجی مدل‌های Stan
  • 22. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat، trace plots
  • 24. تشخیص مشکلات در همگرایی مدل‌ها
  • 25. تنظیم پارامترهای نمونه‌گیری در Stan
  • 26. مدل رگرسیون خطی چندگانه در Stan
  • 27. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون خطی چندگانه در Stan
  • 28. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 29. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 30. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 31. مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 32. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 33. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 34. مفهوم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 35. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 37. مدل اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
  • 38. مدل اثرات ثابت و تصادفی
  • 39. مدل اثرات مختلط خطی در Stan
  • 40. مدل اثرات مختلط لجستیک در Stan
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 43. مدل ARIMA در Stan
  • 44. مدل‌های فضایی در Stan
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی
  • 46. مدل‌های خودرگرسیونی فضایی (CAR)
  • 47. مدل‌های خودهمبستگی فضایی (SAR)
  • 48. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده (Count Data)
  • 49. مدل‌های توزیع منفی دوجمله‌ای (Negative Binomial)
  • 50. مدل‌های صفر-متورم (Zero-Inflated Models)
  • 51. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 52. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 53. تابع خطر (Hazard Function)
  • 54. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards) در Stan
  • 55. مدل‌سازی داده‌های گسسته با ساختار پیچیده
  • 56. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) در Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای در Stan
  • 58. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌ای
  • 59. مدل‌های مبتنی بر گراف در Stan
  • 60. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 61. مقدمه‌ای بر داده‌های پانل
  • 62. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی در داده‌های پانل
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 64. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌های Stan
  • 65. بررسی و رفع اشکالات رایج در مدل‌ها
  • 66. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 67. اعتبارسنجی پسین (Posterior Predictive Checks)
  • 68. استفاده از داده‌های آزمایشی برای اعتبارسنجی
  • 69. مقایسه مدل‌ها
  • 70. شاخص‌های اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 71. مقایسه مدل‌های بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 72. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های واقعی (مطالعه موردی ۱)
  • 73. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه اقتصاد اسلامی (مطالعه موردی ۲)
  • 74. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه بهداشت و درمان (مطالعه موردی ۳)
  • 75. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه علوم اجتماعی (مطالعه موردی ۴)
  • 76. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه آموزش (مطالعه موردی ۵)
  • 77. بهینه‌سازی عملکرد کد Stan
  • 78. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
  • 79. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 80. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی در علم داده
  • 81. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 82. مدل‌سازی توزیع‌های پیچیده در Stan
  • 83. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan
  • 84. مباحث ویژه در مدل‌سازی بیزی
  • 85. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده در اکوسیستم R
  • 86. ادغام Stan با دیگر ابزارهای R
  • 87. ترسیم و بصری‌سازی نتایج مدل‌های Stan
  • 88. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شرطی
  • 89. مدل‌های تصادفی ناپارامتریک
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 91. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پویا
  • 93. مدل‌سازی بر اساس شبیه‌سازی
  • 94. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی بیزی
  • 95. مدل‌سازی احتمالات شرطی در Stan
  • 96. مباحث پیشرفته در توابع چگالی احتمال
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته برای تعیین توزیع پیشین
  • 98. ارزیابی دقت پیش‌بینی مدل‌های بیزی
  • 99. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های نامعلوم
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مبتنی بر عامل
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 مدل رفع اشکال Stan کوواریانس مدل‌سازی آماری مدل‌های سلسله‌مراتبی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.