دوره بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 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
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
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.