کتاب پیاده‌سازی سریع و مقیاس‌پذیر MCMC با TensorFlow

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیاده‌سازی سریع و مقیاس‌پذیر MCMC با TensorFlow

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 4. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 5. ویژگی‌های حالت پایدار
  • 6. همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 7. اهمیت نمونه‌گیری در MCMC
  • 8. کاربرد MCMC در علوم مختلف
  • 9. معرفی TensorFlow برای محاسبات علمی
  • 10. مبانی TensorFlow: تنسورها و عملیات
  • 11. گراف‌های محاسباتی در TensorFlow
  • 12. پیاده‌سازی توابع در TensorFlow
  • 13. استفاده از GPU در TensorFlow
  • 14. مفهوم احتمال و استنباط بیزی
  • 15. فضای احتمال و توزیع‌های احتمالی
  • 16. نظریه بیز و قضیه بیز
  • 17. استنباط بیزی: پیشین و پسین
  • 18. توزیع‌های پیشین رایج
  • 19. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 20. مفهوم توزیع پسین
  • 21. مشکلات محاسبه توزیع پسین
  • 22. روش‌های تقریبی استنباط بیزی
  • 23. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 24. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 25. گام‌های پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 26. مثال کاربردی Metropolis-Hastings
  • 27. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 28. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 29. مبانی نمونه‌گیری گیبس
  • 30. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس در TensorFlow
  • 31. مثال کاربردی نمونه‌گیری گیبس
  • 32. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 33. مفهوم مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 34. شبکه‌های بیزی
  • 35. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی با TensorFlow
  • 36. کاربرد شبکه‌های بیزی در یادگیری ماشین
  • 37. مفاهیم مرتبط با مدل‌های آماری
  • 38. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 39. پیاده‌سازی GLM با MCMC در TensorFlow
  • 40. کاربرد GLM در تحلیل داده
  • 41. مفهوم واریانس و انحراف معیار
  • 42. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 43. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 44. توزیع برنولی و کاربردهای آن
  • 45. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 46. توزیع گاما و کاربردهای آن
  • 47. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 48. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 49. توابع پسین (Posterior Distributions)
  • 50. روش‌های ارزیابی همگرایی MCMC
  • 51. شاخص‌های ارزیابی همگرایی
  • 52. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 53. تحلیل خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 54. شاخص R-hat (Gelman-Rubin Statistic)
  • 55. بررسی بصری همگرایی
  • 56. تکنیک‌های کاهش همبستگی در نمونه‌ها
  • 57. نمونه‌گیری با نرخ پذیرش بالا
  • 58. استفاده از گام‌های کوچک‌تر
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 60. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 61. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف با اهمیت
  • 62. کاربرد نمونه‌گیری با اهمیت در MCMC
  • 63. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 64. نکات و ترفندهای بهینه‌سازی MCMC
  • 65. استفاده از ابزارهای TensorFlow برای بهینه‌سازی
  • 66. مفهوم مقیاس‌پذیری در محاسبات
  • 67. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MCMC
  • 68. راهکارهای مقیاس‌پذیری برای MCMC
  • 69. پردازش موازی در TensorFlow
  • 70. استفاده از توزیع TensorFlow
  • 71. مفهوم سایز بچ (Batch Size) و تأثیر آن
  • 72. پیاده‌سازی MCMC موازی در TensorFlow
  • 73. مثال‌های پیشرفته MCMC با TensorFlow
  • 74. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 75. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 76. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در حوزه‌های مختلف
  • 77. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 78. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 79. مزایای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 80. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 81. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 82. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 83. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با TensorFlow
  • 84. کاربرد مدل‌های سری زمانی در پیش‌بینی
  • 85. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 86. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 87. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 88. انواع ابرپارامترها در MCMC
  • 89. بهینه‌سازی ابرپارامترها با TensorFlow
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 91. کاربرد MCMC در معماری‌های یادگیری عمیق
  • 92. مفهوم مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 93. پیاده‌سازی مدل‌های مولد با MCMC
  • 94. کاربرد مدل‌های مولد در تولید داده
  • 95. مفاهیم پیشرفته در MCMC
  • 96. کاهش ابعاد در MCMC
  • 97. استفاده از MCMC در داده‌های بزرگ
  • 98. اصول کدنویسی تمیز و ماژولار در TensorFlow
  • 99. بهینه‌سازی عملکرد کد MCMC
  • 100. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC

📚 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.