اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ملاحظات محاسباتی در ساخت و اجرای مدل‌های سفارشی MCMC

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 ملاحظات محاسباتی در ساخت و اجرای مدل‌های سفارشی MCMC

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

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفاهیم پایه‌ای احتمالات و آمار برای MCMC
  • 3. توزیع‌های احتمال و کارکرد آن‌ها
  • 4. توزیع‌های پیشین و پسین در MCMC
  • 5. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 6. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 8. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 9. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 10. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 11. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 12. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 13. محاسبه احتمال پذیرش در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب اندازه گام بهینه
  • 15. تاثیر توزیع پیشنهادی بر کارایی MCMC
  • 16. استفاده از توزیع‌های چندمتغیره در MCMC
  • 17. روش‌های نمونه‌برداری موازی در MCMC
  • 18. بهینه‌سازی کد MCMC برای سرعت و کارایی
  • 19. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 20. MCMC در رگرسیون خطی و لجستیک
  • 21. MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 22. MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 23. MCMC در مدل‌های مخلوط نرمال
  • 24. MCMC در تحلیل بقا
  • 25. MCMC در مدل‌های فضایی
  • 26. MCMC در بیوانفورماتیک
  • 27. MCMC در اقتصادسنجی
  • 28. MCMC در علوم اجتماعی
  • 29. MCMC در فیزیک
  • 30. پیاده‌سازی MCMC در R
  • 31. پیاده‌سازی MCMC در Python
  • 32. پیاده‌سازی MCMC در Stan
  • 33. مقایسه عملکرد Stan با R و Python
  • 34. استفاده از کتابخانه‌های MCMC آماده
  • 35. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 36. روش‌های اهمیت نمونه‌برداری
  • 37. روش‌های زنجیره مارکوف با بازگشت خودکار (Automatic-Restarting Markov Chain)
  • 38. MCMC با استفاده از تقریب همبستگی خودکار
  • 39. MCMC و مسائل مربوط به ابعاد زیاد
  • 40. روش‌های کاهش ابعاد برای MCMC
  • 41. انتخاب متغیرهای مناسب برای MCMC
  • 42. محاسبه توزیع پسین چندمتغیره
  • 43. MCMC و مدل‌های پنهان مارکوف
  • 44. MCMC در استنتاج مدل
  • 45. انتخاب مدل با استفاده از MCMC
  • 46. محاسبه شواهد (Evidence) با استفاده از MCMC
  • 47. MCMC و مسائل بهینه‌سازی
  • 48. MCMC و مسائل کنترل بهینه
  • 49. استفاده از MCMC برای تقریب توابع پیچیده
  • 50. MCMC و یادگیری ماشین
  • 51. MCMC در خوشه‌بندی
  • 52. MCMC در کاهش ابعاد
  • 53. MCMC و شبکه‌های بیزی
  • 54. MCMC و استنتاج گرافیکی
  • 55. MCMC و مدل‌سازی علت و معلولی
  • 56. MCMC و تحلیل حساسیت
  • 57. MCMC و تحلیل عدم قطعیت
  • 58. مفاهیم پیشرفته در MCMC
  • 59. روش‌های Adaptive MCMC
  • 60. روش‌های Hamiltonian Monte Carlo
  • 61. روش‌های Sequential Monte Carlo
  • 62. MCMC و محاسبات توزیع‌شده
  • 63. MCMC و پردازش ابری
  • 64. MCMC و یادگیری تقویتی
  • 65. MCMC و مسائل تصمیم‌گیری
  • 66. ملاحظات محاسباتی در پیاده‌سازی MCMC
  • 67. بررسی منابع و مراجع تخصصی MCMC
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 آمار آمار بیزی احتمالات تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو محاسبات آماری مدل سفارشی مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.