کتاب پیاده‌سازی عملی استنتاج تقریبی بیزی با MCMC

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 عملی استنتاج تقریبی بیزی با MCMC

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

موضوع میانی: استنتاج تقریبی بیزی (Approximate Bayesian Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم بیزی و احتمال
  • 2. اصول استنتاج آماری
  • 3. مبانی نظریه احتمال
  • 4. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 5. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 6. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 7. استنتاج بیزی: مفاهیم و رویکردها
  • 8. مدل‌های بیزی مقدماتی
  • 9. فرآیندهای تصادفی و مدل‌سازی
  • 10. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 11. فرآیندهای مارکوف زمان گسسته
  • 12. فرآیندهای مارکوف زمان پیوسته
  • 13. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 14. روش‌های نمونه‌گیری در مونت کارلو
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 16. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 18. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 19. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 20. مقایسه الگوریتم‌های MCMC
  • 21. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 22. تشخیص همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 24. روش‌های کاهش وابستگی نمونه‌ها
  • 25. کاهش واریانس در MCMC
  • 26. روش‌های نمونه‌گیری با اهمیت
  • 27. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 28. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 29. استنتاج بیزی در مدل‌های خطی
  • 30. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 31. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 32. مدل‌های عمومی خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 33. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 35. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 36. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 37. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 38. شبکه‌های بیزی پویا
  • 39. مدل‌سازی گرافیکی احتمالی
  • 40. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری بیزی
  • 41. استفاده از Stan برای MCMC
  • 42. استفاده از PyMC3 برای MCMC
  • 43. استفاده از JAGS برای MCMC
  • 44. مقایسه ابزارهای نرم‌افزاری MCMC
  • 45. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 46. کاربرد MCMC در مالی
  • 47. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 48. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 49. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 50. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 51. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 52. کاربرد MCMC در رباتیک
  • 53. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 54. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی تقریبی
  • 55. روش‌های تقریبی استنتاج بیزی
  • 56. روش‌های واریانس‌گیری (Variational Inference)
  • 57. مقایسه MCMC و واریانس‌گیری
  • 58. تکنیک‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 59. مدل‌های آماری پیشرفته
  • 60. مفاهیم پیشرفته در نظریه احتمال
  • 61. مسائل مربوط به داده‌های پرت و نویز
  • 62. مدل‌سازی داده‌های گمشده با رویکرد بیزی
  • 63. روش‌های پیشرفته برای ارزیابی مدل
  • 64. انتخاب مدل بیزی
  • 65. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 67. یادگیری ماشین بیزی با شبکه‌های عصبی
  • 68. مدل‌های بیزی در یادگیری عمیق
  • 69. روش‌های MCMC در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 70. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 71. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. کاربرد MCMC در تشخیص ناهنجاری
  • 73. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 74. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی پیشرفته
  • 75. روش‌های نمونه‌گیری با تکرار (Resampling)
  • 76. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای بیزی
  • 77. مدل‌سازی داده‌های فضایی بیزی
  • 78. مدل‌سازی داده‌های زمانی-فضایی بیزی
  • 79. مقدمه‌ای بر محاسبات بیزی
  • 80. معماری‌های محاسباتی برای بیزی
  • 81. استفاده از GPU برای MCMC
  • 82. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 83. نکات مهم در انتخاب مدل بیزی
  • 84. حل مسائل واقعی با MCMC
  • 85. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی با MCMC
  • 86. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 87. مطالعه موردی: پیش‌بینی بازار سهام با MCMC
  • 88. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 89. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با MCMC
  • 90. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته‌تر در MCMC
  • 91. روش‌های MCMC موازی
  • 92. محدودیت‌های روش‌های MCMC
  • 93. آینده استنتاج بیزی تقریبی
  • 94. روندهای پژوهشی در MCMC
  • 95. پیشرفت‌ها در الگوریتم‌های MCMC
  • 96. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 97. کاربرد MCMC در امنیت سایبری
  • 98. کاربرد MCMC در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 99. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ

📚 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.