فلش‌کارت‌های آموزشی استفاده پیشرفته از NUTS در مدل‌سازی بیزی

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 استفاده پیشرفته از NUTS در مدل‌سازی بیزی

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری مدل‌سازی بیزی
  • 2. مفاهیم احتمال و آمار در مدل‌سازی بیزی
  • 3. مقدمه‌ای بر NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 4. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای مدل‌سازی بیزی
  • 5. نصب و پیکربندی محیط NUTS
  • 6. ساختار پایه‌ای مدل‌های بیزی
  • 7. تعریف متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
  • 8. انتخاب توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 9. انتخاب توزیع‌های درست‌نما (Likelihood Functions)
  • 10. فرآیند استنتاج بیزی
  • 11. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 13. کاربرد NUTS در نمونه‌گیری
  • 14. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های ساده با NUTS
  • 16. مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 17. مدل رگرسیون لجستیک بیزی
  • 18. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 19. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 20. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 21. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در NUTS
  • 22. مفهوم سلسله‌مراتب در مدل‌های بیزی
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با NUTS
  • 24. مثال: مدل‌سازی اثربخشی درمان در سطوح مختلف
  • 25. مثال: مدل‌سازی عملکرد دانش‌آموزان در مدارس مختلف
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 28. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها در MCMC
  • 29. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 30. روش‌های کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 31. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 32. تنظیم گام زمانی (Step Size)
  • 33. تنظیم عمق بازگشتی (Max Tree Depth)
  • 34. تأثیر پارامترهای NUTS بر عملکرد
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد NUTS
  • 36. مدل‌سازی پیشرفته با NUTS
  • 37. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLMs)
  • 38. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 39. مدل‌های فضایی بیزی
  • 40. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 41. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 42. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models)
  • 43. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 44. مثال: مدل‌سازی داده‌های پزشکی با NUTS
  • 45. مثال: مدل‌سازی داده‌های اقتصادی با NUTS
  • 46. مثال: مدل‌سازی داده‌های علوم اجتماعی با NUTS
  • 47. مدل‌سازی توزیع‌های چندمتغیره با NUTS
  • 48. توزیع نرمال چندمتغیره
  • 49. توزیع گاما چندمتغیره
  • 50. توزیع بتا چندمتغیره
  • 51. توزیع dirichlet
  • 52. مدل‌سازی رگرسیون چندمتغیره با NUTS
  • 53. رگرسیون پواسون چندمتغیره
  • 54. رگرسیون پروبیت چندمتغیره
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینی با NUTS
  • 56. پیش‌بینی نقاط داده جدید
  • 57. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 58. توزیع‌های پیش‌بینی (Posterior Predictive Distributions)
  • 59. بررسی حساسیت به توزیع‌های پیشین
  • 60. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج
  • 61. روش‌های انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 62. استفاده از توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 63. استفاده از توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 64. مفاهیم تخصصی در NUTS
  • 65. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 66. نمونه‌گیری با تنظیم پارامتر (Adaptive Sampling)
  • 67. استفاده از NUTS برای مدل‌های پیچیده
  • 68. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 69. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 70. تأثیر داده‌های پرت بر مدل‌سازی بیزی
  • 71. روش‌های مدل‌سازی با وجود داده‌های پرت
  • 72. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 73. روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 74. مدل‌سازی مستقیم داده‌های گمشده
  • 75. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های گمشده
  • 76. کاربرد NUTS در علوم داده
  • 77. تحلیل داده‌های بزرگ با NUTS
  • 78. استنتاج در مدل‌های بیزی پیچیده
  • 79. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین بیزی
  • 80. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 81. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 82. مدل‌های بیزی برای پردازش زبان طبیعی
  • 83. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 84. مدل‌های زبانی بیزی
  • 85. کاربرد NUTS در تحقیقات علمی
  • 86. طراحی آزمایش و تحلیل نتایج
  • 87. استنتاج علی (Causal Inference)
  • 88. مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی
  • 89. مدل‌سازی بیزی در اقتصاد سنجی
  • 90. بررسی مقایسه‌ای مدل‌های بیزی و فراوانی‌گرا
  • 91. مزایای مدل‌سازی بیزی در عمل
  • 92. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌سازی بیزی
  • 93. آخرین پیشرفت‌ها در NUTS و نمونه‌گیری بیزی
  • 94. توسعه‌های آینده در حوزه مدل‌سازی بیزی
  • 95. مروری بر منابع پیشرفته NUTS
  • 96. کاربرد NUTS در حوزه‌های نوظهور
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های شبکه‌ای
  • 98. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های مکانی-زمانی
  • 99. بررسی موردی: پروژه‌های عملی با NUTS
  • 100. توسعه یک مدل بیزی سفارشی با NUTS
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: NUTS NUTS پیشرفته آمار استنباطی آمار بیزی روش‌های بیزی مدل‌سازی آماری مدل‌سازی احتمالاتی مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری MCMC نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.