کتاب کاربرد PyMC در تخمین پارامتر و استنتاج بیزی

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 کاربرد PyMC در تخمین پارامتر و استنتاج بیزی

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

موضوع میانی: فریم‌ورک PyMC

🎓 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 استنتاج بیزی و مدل‌سازی احتمالاتی
  • 2. اصول پایه‌ای احتمال و آمار
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی بیزی
  • 4. معرفی کتابخانه PyMC
  • 5. نصب و پیکربندی PyMC
  • 6. ساخت مدل‌های بیزی ساده با PyMC
  • 7. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال در PyMC
  • 8. تعریف احتمالات پیشین (Prior Distributions)
  • 9. تعریف احتمالات درست‌نمایی (Likelihood Functions)
  • 10. تخمین پارامترها با استفاده از PyMC
  • 11. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین (Posterior Sampling)
  • 12. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 13. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در PyMC (NUTS, HMC)
  • 14. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها (Traceplots, Autocorrelation)
  • 15. خروجی‌های مدل بیزی و تفسیر آن‌ها
  • 16. محاسبه احتمالات پسین (Posterior Probabilities)
  • 17. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 18. اعتبار سنجی مدل‌های بیزی (Model Checking)
  • 19. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای اعتبار سنجی
  • 20. مدل‌های خطی بیزی در PyMC
  • 21. رگرسیون خطی بیزی
  • 22. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 23. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 24. مدل‌های پواسون بیزی
  • 25. مدل‌های ناپارامتری بیزی
  • 26. مقدمه‌ای بر فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 27. کاربرد فرآیندهای گوسی در PyMC
  • 28. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 29. سطوح مختلف در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 30. مثال‌هایی از مدل‌های سلسله مراتبی
  • 31. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustering)
  • 32. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 33. استفاده از PyMC برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 34. کاربرد PyMC در اقتصاد و امور مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 35. مدل‌سازی ریسک با رویکرد بیزی
  • 36. تحلیل داده‌های اقتصادی با PyMC
  • 37. تحلیل داده‌های بازاریابی با رویکرد بیزی
  • 38. کاربرد PyMC در علوم اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی رفتارهای اجتماعی
  • 40. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 41. کاربرد PyMC در مهندسی
  • 42. بهینه‌سازی پارامترها در سیستم‌های مهندسی
  • 43. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 44. کاربرد PyMC در علوم محیطی
  • 45. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 46. تحلیل داده‌های آب و هوا
  • 47. کاربرد PyMC در علوم پزشکی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 48. مدل‌سازی اثربخشی داروها
  • 49. تحلیل داده‌های بالینی
  • 50. مدل‌سازی بیماری‌ها
  • 51. استفاده از PyMC برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
  • 52. اصول استنتاج آماری در چارچوب قوانین
  • 53. نکات مهم در تعریف احتمالات پیشین سازگار با چارچوب
  • 54. تفسیر نتایج مدل‌ها در چارچوب فرهنگی و قانونی
  • 55. مدل‌سازی آماری برای داده‌های با حجم کم
  • 56. مدل‌سازی آماری برای داده‌های با حجم زیاد
  • 57. استفاده از PyMC برای بهینه‌سازی منابع (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 58. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی با رویکرد بیزی
  • 59. تحلیل داده‌های مربوط به خانواده و ازدواج (با رویکرد اسلامی-ایرانی)
  • 60. مدل‌سازی عوامل مؤثر بر موفقیت تحصیلی
  • 61. کاربرد PyMC در تحلیل داده‌های مربوط به تولید ناخالص داخلی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 62. مدل‌سازی تورم و شاخص‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 63. تحلیل داده‌های مربوط به اشتغال و بیکاری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 64. مدل‌سازی سرمایه‌گذاری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 65. مدل‌سازی بیمه (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 66. مدل‌سازی بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 67. مدل‌سازی داده‌های مربوط به کشاورزی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 68. مدل‌سازی داده‌های مربوط به صنعت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 69. مدل‌سازی داده‌های مربوط به انرژی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 70. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حمل و نقل (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 71. مدل‌سازی داده‌های مربوط به گردشگری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 72. مدل‌سازی داده‌های مربوط به آموزش و پرورش (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 73. مدل‌سازی داده‌های مربوط به بهداشت و درمان (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 74. مدل‌سازی داده‌های مربوط به فرهنگ و هنر (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 75. مدل‌سازی داده‌های مربوط به ورزش (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 76. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مهاجرت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 77. مدل‌سازی داده‌های مربوط به جمعیت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 78. مدل‌سازی داده‌های مربوط به محیط زیست (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 79. مدل‌سازی داده‌های مربوط به شهرسازی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 80. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مدیریت بحران (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 81. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حقوق و قانون (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 82. مدل‌سازی داده‌های مربوط به امنیت ملی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 83. مدل‌سازی داده‌های مربوط به روابط بین‌الملل (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 84. مدل‌سازی داده‌های مربوط به پیشرفت‌های علمی
  • 85. تحلیل داده‌های مربوط به هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 86. مدل‌سازی داده‌های مربوط به رباتیک
  • 87. مدل‌سازی داده‌های مربوط به فناوری نانو
  • 88. مدل‌سازی داده‌های مربوط به علوم فضایی
  • 89. مدل‌سازی داده‌های مربوط به انرژی‌های نو
  • 90. مدل‌سازی داده‌های مربوط به سلامت دیجیتال
  • 91. مدل‌سازی داده‌های مربوط به آموزش مجازی
  • 92. مدل‌سازی داده‌های مربوط به کارآفرینی
  • 93. مدل‌سازی داده‌های مربوط به توسعه پایدار
  • 94. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حکمرانی خوب
  • 95. مدل‌سازی داده‌های مربوط به شفافیت
  • 96. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مشارکت عمومی
  • 97. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مسئولیت‌پذیری اجتماعی
  • 98. مدل‌سازی داده‌های مربوط به نوآوری
  • 99. مدل‌سازی داده‌های مربوط به پژوهش و توسعه
  • 100. مروری بر کاربردهای پیشرفته PyMC

📚 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.