اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی Stan

349,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 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 کاربردی Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan و کاربردهای آن
  • 2. نصب و پیکربندی Stan برای سیستم‌عامل‌های مختلف
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan (Stan Language)
  • 4. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی احتمالاتی
  • 5. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی و استنتاج بیزی
  • 6. توزیع‌های احتمالاتی رایج در مدل‌سازی
  • 7. توزیع نرمال، توزیع گاما، توزیع بتا
  • 8. توزیع پواسون، توزیع دوجمله‌ای، توزیع هندسی
  • 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 10. تابع پیشین (Prior Function) و انتخاب آن
  • 11. تابع پسین (Posterior Function) و خواص آن
  • 12. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 13. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 14. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 15. الگوریتم ام‌اچ (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 16. الگوریتم نمونه‌برداری بردار شیب (NUTS)
  • 17. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
  • 18. مدل رگرسیون خطی بیزی در Stan
  • 19. مدل رگرسیون لجستیک بیزی در Stan
  • 20. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 21. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 23. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 24. مدل‌های ARIMA بیزی در Stan
  • 25. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های فضای حالت در Stan
  • 27. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده (Categorical Data)
  • 28. مدل‌های ترتیبی (Ordinal Models)
  • 29. مدل‌های چندنامی (Multinomial Models)
  • 30. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
  • 31. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
  • 33. مدل‌سازی داده‌های فضایی (Spatial Data)
  • 34. مدل‌های خودهمبستگی فضایی (Spatial Autocorrelation)
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های فضایی در Stan
  • 36. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای (Network Data)
  • 37. مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی در Stan
  • 38. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 39. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling)
  • 40. شبیه‌سازی در Stan
  • 41. اعتبارسنجی مدل در Stan
  • 42. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 43. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 44. تحلیل حساسیت مدل
  • 45. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 46. بصری‌سازی نتایج مدل‌سازی در Stan
  • 47. رسم نمودارهای توزیع پسین
  • 48. رسم نمودارهای سری زمانی و پیش‌بینی
  • 49. رسم نمودارهای اثرات مدل
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های جانبی برای بصری‌سازی
  • 51. Stan با R (rstan)
  • 52. Stan با Python (pystan)
  • 53. Stan با Julia (DynamicHMC.jl)
  • 54. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 55. مدل‌سازی ژنتیکی و اپیدمیولوژیک
  • 56. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 57. مدل‌سازی سری‌های مالی و اقتصادسنجی
  • 58. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 59. تحلیل داده‌های پیمایشی و رفتاری
  • 60. کاربرد Stan در علوم محیطی
  • 61. مدل‌سازی آب و هوا و اکوسیستم‌ها
  • 62. کاربرد Stan در مهندسی
  • 63. بهینه‌سازی و کنترل سیستم‌ها
  • 64. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی در مهندسی
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالاتی در مهندسی
  • 66. کاربرد Stan در علوم داده
  • 67. استنتاج آماری در مسائل کلان داده
  • 68. بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 69. مباحث پیشرفته در Stan
  • 70. مدل‌های بیزی غیرپارامتری
  • 71. مدل‌های بیزی مارکوف مونت کارلو درونی (NIMBLE)
  • 72. انطباق مدل با داده‌های واقعی
  • 73. بررسی مفروضات مدل‌سازی
  • 74. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 75. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 76. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
  • 77. استفاده از قابلیت‌های موازی‌سازی
  • 78. مدل‌سازی برای مسائل خاص در اقتصاد اسلامی
  • 79. بانکداری بدون ربا با رویکرد بیزی
  • 80. تحلیل ریسک در عقود اسلامی با Stan
  • 81. طراحی مدل‌های بیمه اتکایی اسلامی
  • 82. مدل‌سازی سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی اسلامی
  • 83. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های اقتصادی ایران
  • 84. بررسی عوامل مؤثر بر تورم با مدل‌های بیزی
  • 85. پیش‌بینی رشد اقتصادی با رویکرد احتمالاتی
  • 86. تحلیل داده‌های اشتغال و بیکاری
  • 87. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده در ایران
  • 88. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های اجتماعی ایران
  • 89. بررسی عوامل مؤثر بر رضایت شغلی
  • 90. تحلیل عوامل مؤثر بر مهاجرت
  • 91. مدل‌سازی سلامت و بهداشت در جامعه
  • 92. بررسی عوامل مؤثر بر مشارکت اجتماعی
  • 93. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 94. مدل‌سازی موفقیت تحصیلی دانش‌آموزان
  • 95. پیش‌بینی ریزش تحصیلی با رویکرد بیزی
  • 96. تحلیل عوامل مؤثر بر کیفیت آموزش
  • 97. مدل‌سازی اثربخشی دوره‌های آموزشی
  • 98. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های فرهنگی
  • 99. بررسی روند تغییرات فرهنگی
  • 100. مدل‌سازی الگوهای رفتاری در جامعه
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: آمار بیزی آموزش استن بهینه‌سازی مدل تحلیل داده تنظیم پارامتر توزیع‌های احتمال رگرسیون بیزی مدل‌سازی آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری MCMC

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.