MAPress
کتاب رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

کتاب رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی Stan تحلیل داده رفع اشکال Stan مدل‌های بیزی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف

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 رفع اشکال و بهبود عملکرد 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. مبانی و اصول اولیه Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارها در Stan
  • 5. توابع پایه در Stan
  • 6. مفاهیم مدل‌سازی آماری در Stan
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 8. پیاده‌سازی GLM در Stan
  • 9. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 10. مفاهیم استنباط بیزی
  • 11. فرآیند MCMC در Stan
  • 12. نشانگرهای همگرایی در Stan
  • 13. تشخیص و حل مشکلات همگرایی
  • 14. بهینه‌سازی کد Stan
  • 15. استفاده از داده‌های حجیم در Stan
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی مختلط
  • 17. پیاده‌سازی مدل‌های خطی مختلط در Stan
  • 18. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 19. مدل‌های مکانی در Stan
  • 20. مدل‌های بقا در Stan
  • 21. مدل‌های لجستیک و پروبیت در Stan
  • 22. مدل‌های شمارشی در Stan
  • 23. مدل‌های پنهان مارکوف در Stan
  • 24. مدل‌های گرافی در Stan
  • 25. شبکه‌های بیزی در Stan
  • 26. مدل‌سازی انتخاب گسسته در Stan
  • 27. مدل‌های انتخاب پیوسته در Stan
  • 28. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در Stan
  • 29. مدل‌سازی رفتاری در Stan
  • 30. مدل‌سازی اقتصادی در Stan
  • 31. مدل‌سازی مالی در Stan
  • 32. مدل‌سازی اجتماعی در Stan
  • 33. مدل‌سازی سیاسی در Stan
  • 34. مدل‌سازی تاریخی در Stan
  • 35. مدل‌سازی پزشکی در Stan
  • 36. مدل‌سازی بهداشتی در Stan
  • 37. مدل‌سازی روانشناختی در Stan
  • 38. مدل‌سازی آموزشی در Stan
  • 39. مدل‌سازی محیطی در Stan
  • 40. مدل‌سازی کشاورزی در Stan
  • 41. مدل‌سازی مهندسی در Stan
  • 42. مدل‌سازی علوم داده در Stan
  • 43. مقدمه‌ای بر احتمالات و آمار
  • 44. توزیع‌های احتمالاتی گسسته
  • 45. توزیع‌های احتمالاتی پیوسته
  • 46. آمار توصیفی
  • 47. آمار استنباطی
  • 48. آزمون فرض آماری
  • 49. فاصله اطمینان
  • 50. رگرسیون خطی ساده
  • 51. رگرسیون خطی چندگانه
  • 52. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 53. آزمون‌های ناپارامتری
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 55. یادگیری نظارت شده
  • 56. یادگیری بدون نظارت
  • 57. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 58. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 59. مهندسی ویژگی
  • 60. تنظیم ابرپارامترها
  • 61. کاهش ابعاد
  • 62. انتخاب مدل
  • 63. اعتبارسنجی متقابل
  • 64. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 65. مدل‌های رگرسیون
  • 66. خوشه‌بندی
  • 67. تشخیص ناهنجاری
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 73. ترانسفورمرها
  • 74. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 76. تشخیص اشیاء
  • 77. تقطیر تصویر
  • 78. تولید متن
  • 79. ترجمه ماشینی
  • 80. خلاصه‌سازی متن
  • 81. تحلیل احساسات
  • 82. مدل‌سازی موضوعی
  • 83. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 84. مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 85. مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 86. تحلیل داده‌های پانل
  • 87. مدل‌سازی رویدادهای پرتکرار
  • 88. مدل‌سازی بقای رقابتی
  • 89. مدل‌سازی داده‌های پرت
  • 90. مدل‌سازی داده‌های ناقص
  • 91. مدل‌سازی داده‌های مختلط
  • 92. مدل‌سازی پویا
  • 93. مدل‌سازی رویدادهای متوالی
  • 94. مدل‌سازی تصمیمات متوالی
  • 95. مدل‌سازی استراتژیک
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینی سری زمانی
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی فضایی
  • 98. مدل‌سازی پیش‌بینی فضایی-زمانی
  • 99. مدل‌سازی مبتنی بر عامل
  • 100. شبیه‌سازی مونت کارلو

📚 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.