کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای 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 برای 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. مقدمه ای بر نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. اصول اساسی MCMC
  • 3. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 4. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. ساختار مدل در Stan
  • 7. زبان مدل‌سازی Stan
  • 8. توابع چگالی احتمال در Stan
  • 9. مشتق‌گیری خودکار در Stan
  • 10. بهینه‌سازی مدل در Stan
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌گیری در Stan
  • 12. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 13. الگوریتم نمونه‌گیر گشتاوری (NUTS)
  • 14. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 15. معیارهای همگرایی MCMC
  • 16. نمودارهایtrace و ACF
  • 17. شاخص‌های همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 18. تنظیم پارامترهای HMC
  • 19. گام زمانی (stepsize) در HMC
  • 20. تعداد گام‌های HMC
  • 21. انرژی جنبشی در HMC
  • 22. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 23. عمق بیشینه درخت (max_depth)
  • 24. تعداد تکرار نمونه‌گیری
  • 25. تنظیمات پیش‌فرض Stan
  • 26. بهینه‌سازی سرعت نمونه‌گیری
  • 27. کاهش طول زنجیره
  • 28. استفاده از موازی‌سازی
  • 29. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 30. اهمیت پیش‌پردازش
  • 31. پاکسازی داده‌ها
  • 32. استانداردسازی داده‌ها
  • 33. تبدیلات داده‌ها
  • 34. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 35. مدل‌سازی بیزی
  • 36. مبانی استنتاج بیزی
  • 37. قضیه بیز
  • 38. استفاده از توزیع پیشین
  • 39. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 40. توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی
  • 41. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 42. توزیع‌های پیشین جفری
  • 43. اعتبارسنجی مدل
  • 44. ارزیابی برازش مدل
  • 45. بایاس فاکتور (Bayes Factor)
  • 46. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 47. بررسی باقی‌مانده‌ها
  • 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 49. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 50. مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 51. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 52. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 53. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 55. مدل‌های اثرات مختلط در Stan
  • 56. مدل‌های سلسله مراتبی مکانی
  • 57. مدل‌های سلسله مراتبی زمانی
  • 58. پیش‌بینی با Stan
  • 59. نحوه انجام پیش‌بینی
  • 60. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 61. تولید مقادیر پیش‌بینی شده
  • 62. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 63. کاربردهای عملی MCMC و Stan
  • 64. تحلیل داده‌های زیستی
  • 65. تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 66. تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 67. تحلیل داده‌های مهندسی
  • 68. تحلیل داده‌های علوم محیطی
  • 69. مباحث پیشرفته در Stan
  • 70. کار با داده‌های حجیم
  • 71. بهینه‌سازی حافظه
  • 72. استفاده از Stan در شبکه‌های عصبی
  • 73. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 75. مدل‌های گرافی در Stan
  • 76. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 77. مقدمه‌ای بر تئوری اطلاعات در MCMC
  • 78. روش‌های MCMC با کارایی بالا
  • 79. کدنویسی پیشرفته در Stan
  • 80. ساخت توابع سفارشی در Stan
  • 81. استفاده از C++ در Stan
  • 82. مدیریت خطا در Stan
  • 83. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 84. روش‌های بصری‌سازی پیشرفته
  • 85. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 86. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Stan
  • 87. تنظیمات پیشرفته برای HMC و NUTS
  • 88. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 89. بهینه‌سازی پارامترهای NUTS
  • 90. راهنمای عملی برای تنظیم پارامترها
  • 91. نکات و ترفندهای پیشرفته
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 94. شفافیت در مدل‌سازی
  • 95. گزارش‌دهی نتایج
  • 96. تفسیر صحیح نتایج آماری
  • 97. نرم‌افزارهای مرتبط با Stan
  • 98. RStan
  • 99. PyStan
  • 100. CmdStan

📚 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.