اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد MCMC 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 کاربرد MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 2. مفاهیم پایه احتمالات و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال رایج و کاربرد آن‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 5. روش‌های تخمین در آمار بیزی
  • 6. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 7. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط‌های توسعه
  • 8. ساختار یک مدل Stan
  • 9. انواع داده در Stan
  • 10. توابع و عملگرهای Stan
  • 11. مدل‌سازی خطی ساده در Stan
  • 12. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 13. مدل‌سازی تحلیل واریانس (ANOVA) در Stan
  • 14. تفسیر خروجی Stan
  • 15. تشخیص همگرایی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 16. ارزیابی مدل در Stan
  • 17. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 18. مدل‌سازی با متغیرهای تصادفی پنهان
  • 19. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط گاوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 20. استفاده از Priorهای آگاهانه (Informative Priors)
  • 21. انتخاب Prior مناسب
  • 22. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 23. مدل‌سازی سری‌های زمانی (Time Series Models)
  • 24. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data Models)
  • 25. مدل‌سازی داده‌های گسسته (Discrete Data Models)
  • 26. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 27. روش‌های بهبود کارایی MCMC در Stan
  • 28. بهینه‌سازی کد Stan
  • 29. استفاده از توابع داخلی Stan
  • 30. نوشتن توابع سفارشی در Stan
  • 31. ادغام Stan با زبان R
  • 32. ادغام Stan با زبان Python
  • 33. ادغام Stan با MATLAB
  • 34. کاربرد Stan در بیوانفورماتیک
  • 35. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
  • 36. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 37. کاربرد Stan در مهندسی
  • 38. کاربرد Stan در علوم محیطی
  • 39. مدل‌سازی Bayesian A/B Testing
  • 40. مدل‌سازی Bayesian برای پیش‌بینی
  • 41. مدل‌سازی Bayesian برای طبقه‌بندی
  • 42. مدل‌سازی Bayesian برای خوشه‌بندی
  • 43. مدل‌سازی Bayesian در یادگیری ماشین
  • 44. بررسی مدل‌های پیچیده با Stan
  • 45. روش‌های اعتبارسنجی مدل در Stan
  • 46. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (Information Criteria)
  • 47. مدل‌سازی غیرپارامتری با Stan
  • 48. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 49. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی
  • 50. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
  • 51. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 52. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Stan
  • 53. کار با داده‌های بزرگ در Stan
  • 54. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 55. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی (Spatio-Temporal Data)
  • 56. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته در Stan
  • 57. تأثیر انتخاب الگوریتم نمونه‌برداری بر نتایج
  • 58. مدل‌سازی با استفاده از توابع توزیع غیر استاندارد
  • 59. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های پوششی (Data Envelopment Analysis)
  • 60. مدل‌سازی Bayesian در علوم پزشکی
  • 61. مدل‌سازی Bayesian در علم مواد
  • 62. مدل‌سازی Bayesian در علوم کامپیوتر
  • 63. مدل‌سازی Bayesian در علوم سیاسی
  • 64. مدل‌سازی Bayesian در روانشناسی
  • 65. استفاده از Stan برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 66. مدل‌سازی Bayesian برای تحلیل تصویر
  • 67. مدل‌سازی Bayesian برای تحلیل متن
  • 68. کاربرد Stan در تحلیل ریسک
  • 69. مدل‌سازی Bayesian برای کنترل کیفیت
  • 70. مدل‌سازی Bayesian در پیش‌بینی آب و هوا
  • 71. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل بازار
  • 72. مدل‌سازی Bayesian در مدیریت زنجیره تأمین
  • 73. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل مالی
  • 74. مدل‌سازی Bayesian در ارزیابی عملکرد
  • 75. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های حسگر
  • 76. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 77. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های جریانی
  • 78. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های چندمتغیره
  • 79. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های غیرخطی
  • 80. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های ناهموار
  • 81. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های پرت
  • 82. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های از دست رفته
  • 83. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های نادر
  • 84. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 85. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های واقعی
  • 86. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 87. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های تجربی
  • 88. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های مشاهده‌ای
  • 89. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های آزمایشی
  • 90. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های تاریخی
  • 91. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های آینده
  • 92. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های پویا
  • 93. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های ثابت
  • 94. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های تعاملی
  • 95. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های غیرتعاملی
  • 96. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای
  • 97. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های متنی
  • 98. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های تصویری
  • 99. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های صوتی
  • 100. مدل‌سازی Bayesian در تحلیل داده‌های ویدیویی
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: Bayesian modeling MCMC Stan Stan software آمار استنباطی آمار بیزی تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف مدل‌سازی آماری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.