اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی فرآیند 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 بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی MCMC در آمار بیزی
  • 2. مروری بر Stan و مزایای آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط توسعه
  • 4. ساختار یک مدل Stan
  • 5. انواع داده در Stan
  • 6. توابع توکار Stan و تعریف توابع سفارشی
  • 7. مفاهیم اولیه نمونه‌گیری MCMC
  • 8. الگوریتم‌های نمونه‌گیری در Stan (NUTS, HMC)
  • 9. تشخیص همگرایی MCMC: R-hat و Effective Sample Size
  • 10. تفسیر خروجی Stan: پارامترها، زنجیره‌ها و نمودارها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای Stan
  • 12. مدل‌سازی احتمالات پیشین (Priors) در Stan
  • 13. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 14. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج MCMC
  • 15. مدل‌سازی احتمالات درست‌نمایی (Likelihood) در Stan
  • 16. مدل‌سازی خطای اندازه‌گیری در Stan
  • 17. مدل‌سازی داده‌های گسسته در Stan
  • 18. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Data) در Stan
  • 19. استفاده از محدودیت‌ها (Constraints) در Stan
  • 20. بهینه‌سازی سرعت MCMC با تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 21. تنظیم پارامترهای HMC: step size, delta
  • 22. تنظیم پارامترهای NUTS: target acceptance rate
  • 23. استفاده از Gradient Stabilization در Stan
  • 24. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 25. مشکلات Divergence و راهکارهای آن
  • 26. مشکلات Self-Rejection و راهکارهای آن
  • 27. بهینه‌سازی کد Stan برای افزایش کارایی
  • 28. استفاده از توابع برداری (Vectorized Functions)
  • 29. استفاده از توابع شرطی (Conditional Functions)
  • 30. مدل‌سازی با داده‌های از دست رفته (Missing Data) در Stan
  • 31. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان (Latent Variables) در Stan
  • 32. اعتبارسنجی مدل Stan
  • 33. مقایسه مدل‌ها با استفاده از WAIC و LOO-CV
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 35. کار با Stan در R و Python
  • 36. استفاده از بسته‌های R برای Stan (rstan, brms)
  • 37. استفاده از بسته‌های Python برای Stan (PyStan)
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های Stan برای داده‌های بزرگ
  • 39. تکنیک‌های کاهش حافظه در Stan
  • 40. استفاده از Stan برای Bayesian Time Series Analysis
  • 41. استفاده از Stan برای Bayesian Regression Models
  • 42. استفاده از Stan برای Bayesian Generalized Linear Models
  • 43. استفاده از Stan برای Bayesian Mixture Models
  • 44. بهینه‌سازی فرآیند MCMC با استفاده از Stan در مسائل واقعی
  • 45. مطالعه موردی: مدل‌سازی یک مسئله بیزی پیچیده با Stan
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 Statistics Divergence HMC LOO-CV MCMC NUTS PyStan RStan Stan WAIC آمار بیزی بهینه‌سازی Stan زنجیره مارکوف مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.