کتاب تنظیم پارامترهای MCMC با 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 تنظیم پارامترهای MCMC با 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 استنتاج بیزی
  • 2. اصول زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan برای مدل‌سازی بیزی
  • 4. نصب و پیکربندی Stan
  • 5. ساختار زبان Stan: بخش‌های مدل، داده‌ها، و پارامترها
  • 6. تعریف متغیرهای مدل و پیشین‌ها
  • 7. تعریف توابع درست‌نمایی
  • 8. پیاده‌سازی مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 9. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 10. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 11. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 12. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 13. مدل‌های فضایی و زمانی در Stan
  • 14. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با Stan
  • 15. مدل‌های گوسی فرآیند (Gaussian Processes) در Stan
  • 16. شبیه‌سازی داده‌ها برای ارزیابی مدل
  • 17. تنظیم پارامترهای اولیه MCMC
  • 18. نکات مهم در انتخاب طول زنجیره و تعداد تکرار
  • 19. بررسی همگرایی (Convergence) زنجیره‌ها
  • 20. نمودارهای Trace Plot و Autocorrelation Plot
  • 21. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat و Neff
  • 22. روش‌های مختلف نمونه‌برداری در Stan (NUTS, HMC)
  • 23. تنظیم گام (Step Size) در الگوریتم HMC
  • 24. تنظیم عمق درخت (Tree Depth) در الگوریتم NUTS
  • 25. مدیریت پارامترهای حساس در Stan
  • 26. تنظیم مقیاس پارامترها برای بهبود همگرایی
  • 27. استفاده از پیشین‌های غیراطلاعاتی (Non-informative Priors)
  • 28. انتخاب پیشین‌های اطلاعاتی (Informative Priors)
  • 29. تأثیر انتخاب پیشین بر نتایج استنتاج
  • 30. مدل‌سازی داده‌های گسسته با Stan
  • 31. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با Stan
  • 32. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 33. مدل‌سازی داده‌های دوحالتی (Binary Data)
  • 34. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
  • 35. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 36. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 37. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 39. استفاده از حالت‌های نمونه‌برداری سفارشی (Custom Sampling Modes)
  • 40. مدیریت خطاهای رایج در Stan
  • 41. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 42. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) مدل‌های بیزی
  • 43. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی نتایج Stan
  • 44. ارزیابی کیفیت برازش (Goodness-of-fit) مدل
  • 45. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 46. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 47. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data Imputation) با Stan
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی (Predictive Models)
  • 49. تنظیم پارامترهای پیش‌بینی برای آینده
  • 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 51. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 52. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
  • 53. موازی‌سازی محاسبات در Stan
  • 54. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 55. رابط‌های کاربری برای Stan (rstanarm, brms)
  • 56. مدل‌سازی داده‌های تصویر با Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های متن با Stan
  • 58. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با Stan
  • 59. مدل‌سازی گرافیکی در Stan
  • 60. استفاده از Stan برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. مدل‌سازی داده‌های بیولوژیکی با Stan
  • 62. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی با Stan
  • 63. مدل‌سازی داده‌های علوم سیاسی با Stan
  • 64. مدل‌سازی داده‌های علوم اجتماعی با Stan
  • 65. مدل‌سازی داده‌های علوم محیطی با Stan
  • 66. مدل‌سازی داده‌های مهندسی با Stan
  • 67. مدل‌سازی داده‌های یادگیری ماشین با Stan
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی
  • 69. استفاده از Stan برای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 70. مدل‌سازی پیش‌بینی در یادگیری ماشین
  • 71. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین با Stan
  • 72. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 73. مدل‌سازی استنتاجی در یادگیری ماشین
  • 74. کاربرد Stan در بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری
  • 75. مدل‌سازی استنتاجی در بهینه‌سازی
  • 76. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت
  • 77. مدل‌سازی عدم قطعیت در نتایج
  • 78. ارزیابی ریسک با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 79. مدل‌سازی تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
  • 80. کاربرد Stan در مدل‌سازی مالی
  • 81. مدل‌سازی ریسک اعتباری با Stan
  • 82. مدل‌سازی قیمت‌گذاری دارایی با Stan
  • 83. مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی با Stan
  • 84. مدل‌سازی داده‌های بیمه با Stan
  • 85. کاربرد Stan در مدل‌سازی سلامت عمومی
  • 86. مدل‌سازی شیوع بیماری‌ها با Stan
  • 87. مدل‌سازی عوامل خطر با Stan
  • 88. مدل‌سازی اثربخشی مداخلات با Stan
  • 89. مدل‌سازی پیش‌بینی نتایج پزشکی با Stan
  • 90. مدل‌سازی داده‌های بالینی با Stan
  • 91. کاربرد Stan در مدل‌سازی علوم رفتاری
  • 92. مدل‌سازی تصمیم‌گیری فردی با Stan
  • 93. مدل‌سازی تعاملات اجتماعی با Stan
  • 94. مدل‌سازی پویایی گروه با Stan
  • 95. مدل‌سازی یادگیری و حافظه با Stan
  • 96. مدل‌سازی داده‌های روان‌سنجی با Stan
  • 97. مدل‌سازی اکتشافی در داده‌ها
  • 98. تنظیم پارامترهای مدل‌های اکتشافی
  • 99. ارزیابی مدل‌های اکتشافی
  • 100. کاربرد Stan در مدل‌سازی داده‌های تاریخی

📚 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.