اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربردهای عملی MCMC در TensorFlow Probability با مثال‌های واقعی

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 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
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 Inference Bayesian Modeling Bayesian Statistics Deep Learning HMC Machine Learning MCMC NUTS Python TensorFlow TensorFlow Probability آمار بیزی مدل بیزی مونت کارلو مارکوف نمونه‌گیری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.