کتاب کشف جزئیات HMC و NUTS با تمرکز بر 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 کشف جزئیات HMC و NUTS با تمرکز بر Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در 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 مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 2. مفاهیم اساسی آمار بیزی
  • 3. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 4. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 5. معرفی الگوریتم گیبس
  • 6. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس در Stan
  • 7. محدودیت‌های الگوریتم گیبس
  • 8. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری هرمان (HMC)
  • 9. مفهوم انرژی و گرادیان در HMC
  • 10. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 11. پارامترهای کلیدی HMC
  • 12. تنظیم گام زمانی (stepsize) در HMC
  • 13. تنظیم تعداد گام‌ها (number of steps) در HMC
  • 14. نویز در HMC
  • 15. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 16. مزایای HMC نسبت به گیبس
  • 17. معایب HMC
  • 18. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری نرمالیزه نشده تِپینگ (NUTS)
  • 19. بهبودهای NUTS بر HMC
  • 20. تصمیم‌گیری در مورد گام زمانی در NUTS
  • 21. جهت‌دهی در NUTS
  • 22. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 23. مقایسه HMC و NUTS
  • 24. انتخاب الگوریتم نمونه‌گیری مناسب
  • 25. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat)
  • 27. تحلیل سری زمانی نمونه‌ها
  • 28. نمودارهای خودهمبستگی
  • 29. تحلیل بصری همگرایی
  • 30. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 31. اهمیت نمونه‌گیری کارآمد
  • 32. مدل‌های خطی سلسله مراتبی بیزی
  • 33. رگرسیون سلسله مراتبی
  • 34. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 35. مدل‌های اثرات مختلط
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های خطی در Stan
  • 37. تفسیر نتایج مدل‌های خطی
  • 38. مدل‌های غیرخطی سلسله مراتبی بیزی
  • 39. توابع پایه در مدل‌های غیرخطی
  • 40. مدل‌های منحنی رشد
  • 41. مدل‌های سری زمانی سلسله مراتبی
  • 42. مدل‌های مکانی-زمانی
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های غیرخطی در Stan
  • 44. تفسیر نتایج مدل‌های غیرخطی
  • 45. مدل‌های طبقه‌بندی سلسله مراتبی بیزی
  • 46. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 47. مدل‌های پروبیت سلسله مراتبی
  • 48. مدل‌های چندسطحی
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در Stan
  • 50. تفسیر نتایج مدل‌های طبقه‌بندی
  • 51. مدل‌های بقا سلسله مراتبی بیزی
  • 52. مدل کاکس سلسله مراتبی
  • 53. مدل‌های بقا با اثرات تصادفی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
  • 55. تفسیر نتایج مدل‌های بقا
  • 56. مدل‌های گمانه‌زنی (Latent Variable Models)
  • 57. مدل‌های تحلیل عاملی بیزی
  • 58. مدل‌های معادلات ساختاری بیزی
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌های گمانه‌زنی در Stan
  • 60. تفسیر نتایج مدل‌های گمانه‌زنی
  • 61. اعتبارسنجی مدل
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 63. اعتبارسنجی پیش‌بینی (Predictive validation)
  • 64. مقایسه مدل‌ها
  • 65. انتخاب مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC, WAIC)
  • 66. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامتر
  • 67. اهمیت انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 68. توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 69. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 70. توزیع‌های پیشین وابسته به پارامتر
  • 71. اثرات پیشین بر نتایج
  • 72. توزیع‌های پیشین مشترک
  • 73. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین
  • 74. چالش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای HMC و NUTS
  • 76. تنظیمات پیشرفته در Stan
  • 77. استفاده از دستورات مختص Stan
  • 78. اشکال‌زدایی کد Stan
  • 79. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
  • 80. کتابخانه‌های مفید در Stan
  • 81. کاربرد HMC و NUTS در حوزه‌های علمی
  • 82. کاربرد در علوم زیستی
  • 83. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 84. کاربرد در علوم اقتصادی
  • 85. کاربرد در مهندسی
  • 86. مطالعات موردی پیشرفته
  • 87. بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی با مدل‌های بیزی
  • 88. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های مالی
  • 89. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 90. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 91. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 92. آخرین دستاوردها در نمونه‌گیری بیزی
  • 93. روندهای آینده در HMC و NUTS
  • 94. توسعه الگوریتم‌های نمونه‌گیری نوین
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی بیزی
  • 96. پردازش موازی در نمونه‌گیری بیزی
  • 97. کاربرد در داده‌های حجیم (Big Data)

📚 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.