کتاب مخاطرات و تنظیمات اساسی در 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 مخاطرات و تنظیمات اساسی در 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. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. مبانی سینتکس Stan
  • 4. انواع داده در Stan
  • 5. ساختارهای کنترلی در Stan
  • 6. توابع و رویه‌ها در Stan
  • 7. مدیریت خطا در Stan
  • 8. ورودی و خروجی استاندارد در Stan
  • 9. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا در Stan
  • 10. مفاهیم کلاس و شیء در Stan
  • 11. وراثت و پلی‌مورفیسم در Stan
  • 12. کپسوله‌سازی در Stan
  • 13. کار با فایل‌ها در Stan
  • 14. پردازش رشته‌ها در Stan
  • 15. کار با تاریخ و زمان در Stan
  • 16. کار با ساختارهای داده پیچیده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 18. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 19. توزیع‌های گسسته رایج
  • 20. توزیع‌های پیوسته رایج
  • 21. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 22. برآوردگرهای نقطه ای
  • 23. فاصله‌های اطمینان
  • 24. آزمون فرض آماری
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی
  • 26. رگرسیون خطی ساده
  • 27. رگرسیون خطی چندگانه
  • 28. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 30. مفاهیم سطوح و اثرات تصادفی
  • 31. مدل‌های اثرات مختلط
  • 32. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 34. قضیه بیز
  • 35. توزیع پیشین و پسین
  • 36. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 37. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 38. نمونه‌گیری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 39. الگوریتم گیبز
  • 40. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 41. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 42. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 43. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 44. مقدمه‌ای بر Stan برای مدل‌سازی بیزی
  • 45. نوشتن مدل‌های بیزی در Stan
  • 46. ساختار فایل مدل Stan
  • 47. توابع کمکی در Stan
  • 48. کاربرد توزیع‌های پیشین در Stan
  • 49. نمونه‌گیری از توزیع پسین با Stan
  • 50. استخراج نتایج از خروجی Stan
  • 51. تجسم نتایج مدل‌های بیزی
  • 52. کاربرد Stan در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 53. رگرسیون خطی بیزی در Stan
  • 54. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM) در Stan
  • 55. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی در Stan
  • 56. مدل‌های سری زمانی بیزی در Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با Stan
  • 58. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 59. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 60. تنظیمات پیشرفته در Stan
  • 61. بهینه‌سازی کد Stan
  • 62. استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی Stan (RStan, PyStan)
  • 63. کاربرد Stan در علوم داده
  • 64. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 65. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 66. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 67. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 68. کاربرد Stan در مهندسی
  • 69. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری پیشرفته
  • 70. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 71. مدل‌های گرافیکی
  • 72. شبکه‌های بیزی
  • 73. مدل‌های فضایی
  • 74. مدل‌های یادگیری ماشین
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 76. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 78. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 79. کاربرد Stan در یادگیری عمیق
  • 80. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 81. بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. مقدمه‌ای بر اخلاق در علوم کامپیوتر
  • 83. مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
  • 84. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 86. تأثیر فناوری بر جامعه
  • 87. مسائل حقوقی در توسعه نرم‌افزار
  • 88. اصول طراحی نرم‌افزار پایدار
  • 89. مقدمه‌ای بر پروژه‌های عملی با Stan
  • 90. طراحی پروژه
  • 91. پیاده‌سازی پروژه
  • 92. ارزیابی و مستندسازی پروژه
  • 93. ارائه نتایج پروژه
  • 94. مباحث تکمیلی در Stan
  • 95. نکات کاربردی برای توسعه‌دهندگان Stan
  • 96. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر Stan

📚 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.