اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربردهای عملی MCMC در TensorFlow Probability با مثالهای واقعی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی MCMC در TensorFlow Probability با مثالهای واقعی
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: TensorFlow Probability
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر آمار بیزی و MCMC
- 2. مروری بر مفاهیم احتمال و توزیعهای پیشین
- 3. مقدمهای بر TensorFlow Probability
- 4. نصب و راهاندازی TensorFlow Probability
- 5. توزیعهای احتمالاتی در TensorFlow Probability
- 6. ساخت مدلهای بیزی با TensorFlow Probability
- 7. مفاهیم کلیدی MCMC: زنجیرههای مارکوف و همگرایی
- 8. روش Metropolis-Hastings در TensorFlow Probability
- 9. پیادهسازی Metropolis-Hastings با مثالهای ساده
- 10. روش Gibbs Sampling در TensorFlow Probability
- 11. پیادهسازی Gibbs Sampling با مثالهای کاربردی
- 12. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
- 13. پیادهسازی HMC در TensorFlow Probability
- 14. بهینهسازی HMC: تنظیم پارامترها و گامها
- 15. No-U-Turn Sampler (NUTS) در TensorFlow Probability
- 16. استفاده از NUTS برای نمونهگیری کارآمد
- 17. مقایسه روشهای MCMC مختلف در TensorFlow Probability
- 18. مدلسازی رگرسیون خطی بیزی با TensorFlow Probability
- 19. تحلیل مدل رگرسیون با استفاده از MCMC
- 20. مدلسازی رگرسیون لجستیک بیزی
- 21. پیشبینی با مدلهای رگرسیون بیزی
- 22. مدلسازی سریهای زمانی بیزی
- 23. پیشبینی سریهای زمانی با استفاده از MCMC
- 24. مدلسازی خوشهبندی بیزی (Bayesian Clustering)
- 25. تحلیل خوشهبندی با استفاده از TensorFlow Probability
- 26. مدلسازی Mixture Models با استفاده از MCMC
- 27. استفاده از MCMC برای تخمین پارامترهای Mixture Models
- 28. مدلسازی Bayesian Neural Networks
- 29. استفاده از MCMC برای آموزش شبکههای عصبی بیزی
- 30. برآورد عدم قطعیت در شبکههای عصبی بیزی
- 31. مدلسازی مدلهای بقا (Survival Analysis) بیزی
- 32. کاربرد MCMC در تحلیل دادههای سانسور شده
- 33. مدلسازی مدلهای سلسله مراتبی (Hierarchical Models) بیزی
- 34. استفاده از MCMC برای تحلیل مدلهای سلسله مراتبی
- 35. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی MCMC
- 36. ارزیابی کیفیت نمونههای MCMC
- 37. استفاده از Traceplots و Autocorrelation Plots
- 38. روشهای بهبود همگرایی MCMC
- 39. بهینهسازی مدلهای بیزی پیچیده با TensorFlow Probability
- 40. کاربرد MCMC در مسائل مالی (Financial Modeling)
- 41. مدلسازی پورتفولیو با استفاده از MCMC
- 42. کاربرد MCMC در علوم زیستی (Bioinformatics)
- 43. مدلسازی ژنتیکی با استفاده از MCMC
- 44. بررسی موردی: مدلسازی یک مسئله واقعی با TensorFlow Probability
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.