فلش‌کارت‌های آموزشی مخاطرات و تنظیمات اساسی در Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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 مخاطرات و تنظیمات اساسی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. مفاهیم اولیه مدل‌سازی آماری
  • 3. توزیع‌های احتمالاتی گسسته در Stan
  • 4. توزیع‌های احتمالاتی پیوسته در Stan
  • 5. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 6. توزیع t استیودنت و مقایسه با نرمال
  • 7. توزیع کاشی و کاربردهای آن
  • 8. توزیع گاما و کاربردهای آن
  • 9. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 10. توزیع چندجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 11. نحوه تعریف متغیرها در Stan
  • 12. انواع داده‌ها در Stan (اعداد، بردارها، ماتریس‌ها)
  • 13. دستورات شرطی در Stan (if, else)
  • 14. حلقه‌های تکرار در Stan (for, while)
  • 15. توابع در Stan (تعریف و فراخوانی)
  • 16. مقدمه‌ای بر مفاهیم بیزی
  • 17. انتخاب پیشین‌های مناسب در مدل‌های بیزی
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی عمومی
  • 19. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 20. تفسیر پارامترهای مدل رگرسیون خطی
  • 21. ارزیابی برازش مدل رگرسیون خطی
  • 22. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 23. تفسیر پارامترهای مدل رگرسیون لجستیک
  • 24. مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 25. تفسیر پارامترهای مدل رگرسیون پواسون
  • 26. مدل رگرسیون ناگام (Negative Binomial) در Stan
  • 27. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 28. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 30. مدل اثرات تصادفی (Random Effects Models)
  • 31. مدل اثرات ثابت (Fixed Effects Models)
  • 32. مدل‌های مختلط (Mixed Effects Models)
  • 33. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی در Stan
  • 34. مدل ARIMA در Stan
  • 35. مدل‌های فضا-حالت (State-Space Models)
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های فضا-حالت در Stan
  • 37. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
  • 38. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 39. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 40. الگوریتم هَملتونی مونت کارلو (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 41. الگوریتم نمونه‌برداری متغیرهای پنهان (NUTS)
  • 42. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 43. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 44. تجسم نتایج MCMC
  • 45. تفسیر توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 46. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 47. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 49. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (Generalized Linear Mixed Models)
  • 50. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) در Stan
  • 51. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
  • 52. مدل‌های یادگیری ماشین در Stan
  • 53. شبکه‌های عصبی در Stan
  • 54. مدل‌های بیزین در یادگیری ماشین
  • 55. کاربرد Stan در علوم داده
  • 56. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
  • 57. کاربرد Stan در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 58. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 59. کاربرد Stan در مهندسی
  • 60. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
  • 61. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 62. عیب‌یابی و رفع خطا در Stan
  • 63. اصول کدنویسی تمیز در Stan
  • 64. مستندسازی کد Stan
  • 65. مدیریت داده‌ها برای مدل‌سازی در Stan
  • 66. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 67. تجسم اکتشافی داده‌ها
  • 68. انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection)
  • 69. مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 70. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 71. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 72. تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده
  • 73. ارتباط با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی (R, Python)
  • 74. استفاده از Stan از طریق R (rstan)
  • 75. استفاده از Stan از طریق Python (pystan)
  • 76. مدیریت بسته و محیط کاربری
  • 77. مقدمه‌ای بر مفاهیم بهینه‌سازی
  • 78. بهینه‌سازی خطی در Stan
  • 79. بهینه‌سازی غیرخطی در Stan
  • 80. بهینه‌سازی مقید در Stan
  • 81. کاربرد بهینه‌سازی در مسائل اقتصادی
  • 82. کاربرد بهینه‌سازی در مسائل مهندسی
  • 83. مقدمه‌ای بر شبکه‌های بیزین
  • 84. ساخت شبکه‌های بیزین در Stan
  • 85. استنتاج در شبکه‌های بیزین
  • 86. مدل‌سازی علّی در Stan
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 88. مدل‌سازی عوامل در Stan
  • 89. کاربرد Stan در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 90. طراحی آزمایش‌ها با استفاده از Stan
  • 91. تحلیل حساسیت مدل‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 93. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی بیزی
  • 94. شفافیت در مدل‌سازی
  • 95. کاربرد Stan در پژوهش‌های علمی
  • 96. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌ها
  • 97. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
  • 98. کاربرد Stan در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 99. مبانی برنامه‌نویسی تابعی در Stan
  • 100. مدیریت حافظه و کارایی در Stan
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: MCMC stan آمار استنباطی آمار بیزی برنامه‌نویسی آماری تنظیمات stan مخاطرات stan مدل‌سازی بیزی نرم‌افزار stan نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.