کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و استنباط بیزی
  • 2. مفاهیم پایه استنباط بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. چرا MCMC؟ محدودیت‌های روش‌های تحلیلی
  • 8. الگوریتم‌های نمونه‌برداری پایه در MCMC
  • 9. نمونه‌برداری نمونه‌گیری از توزیع (Sampling from the Distribution)
  • 10. روش‌های نمونه‌گیری گام به گام
  • 11. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 12. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 13. ساختار زبان Stan
  • 14. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 15. انواع داده و توابع در Stan
  • 16. دستورات شرطی و حلقه‌ها در Stan
  • 17. تابع log-probability در Stan
  • 18. تعریف مدل‌های بیزی در Stan
  • 19. انواع توزیع‌های احتمال در Stan
  • 20. توزیع نرمال، پواسون، برنولی و ...
  • 21. مدل‌های خطی در Stan
  • 22. رگرسیون خطی بیزی
  • 23. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 24. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 25. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 26. مدل‌های حالت-فضا در Stan
  • 27. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 28. اهمیت مدل‌های سلسله مراتبی
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 30. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
  • 31. مدل‌های پیش‌بینی در Stan
  • 32. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل
  • 34. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 35. نمودارهای trace plot
  • 36. آمار خلاصه MCMC
  • 37. کاهش واریانس در MCMC
  • 38. بهینه‌سازی اجرای MCMC
  • 39. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 40. نمونه‌گیری از طریق تبدیل (Sampling Importance Resampling)
  • 41. نمونه‌گیری از طریق تطبیق (Markov Chain Monte Carlo with Adaptive Metropolis-Hastings)
  • 42. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 43. نمونه‌گیری از طریق گام‌های نیمه-تصادفی (Langevin Monte Carlo)
  • 44. نمونه‌گیری از طریق دینامیک هیمیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 45. مقدمه‌ای بر HMC
  • 46. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 47. مزایا و معایب HMC
  • 48. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 49. نمونه‌گیری از طریق دینامیک هیمیلتونی با پرش‌های تصادفی (No-U-Turn Sampler - NUTS)
  • 50. معرفی NUTS
  • 51. نحوه عملکرد NUTS
  • 52. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 53. تنظیمات NUTS در Stan
  • 54. نکات کاربردی برای اجرای سریع‌تر MCMC
  • 55. انتخاب توزیع پیشین مناسب برای سرعت
  • 56. نرمال‌سازی متغیرها
  • 57. استفاده از توزیع‌های نرمال-کژدار (Non-conjugate Priors)
  • 58. روش‌های مقیاس‌بندی
  • 59. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
  • 60. اجرای موازی زنجیره‌ها
  • 61. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 62. نکات پیشرفته در Stan
  • 63. مدل‌سازی داده‌های حجیم
  • 64. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 65. مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 66. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 67. مدل‌سازی داده‌های پرت
  • 68. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته
  • 69. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 70. بهینه‌سازی بیزی
  • 71. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 72. مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 73. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 74. استفاده از Stan در مطالعات پزشکی
  • 75. تحلیل داده‌های بالینی
  • 76. مدل‌سازی بقا
  • 77. استفاده از Stan در علوم اجتماعی
  • 78. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 79. مدل‌سازی انتخاب
  • 80. استفاده از Stan در علوم زیستی
  • 81. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 82. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
  • 83. استفاده از Stan در مهندسی
  • 84. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 85. تحلیل ریسک
  • 86. مروری بر کتابخانه‌های مرتبط با Stan
  • 87. RStan
  • 88. PyStan
  • 89. CmdStan
  • 90. بهینه‌سازی کد Stan
  • 91. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 92. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 93. انتشار نتایج MCMC
  • 94. ارائه نتایج به صورت علمی
  • 95. تفسیر نتایج استنباط بیزی
  • 96. نکات پایانی و چشم‌انداز آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.