کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با 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 روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 5. ساختار زبان Stan
  • 6. تعریف مدل‌های احتمالاتی در Stan
  • 7. تابع درست‌نمایی و تابع پیشین
  • 8. انتخاب تابع پیشین مناسب
  • 9. پیاده‌سازی مدل‌های ساده در Stan
  • 10. نمونه‌گیری از توزیع‌های استاندارد
  • 11. نکات کاربردی در نوشتن کد Stan
  • 12. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 13. روش‌های ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 14. نمودارهای Trace و Autocorrelation
  • 15. آماره‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 16. روش‌های بهبود همگرایی
  • 17. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 18. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 19. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 20. تکنیک‌های MCMC کلاسیک (Metropolis-Hastings)
  • 21. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 22. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق بازگرداندن (Gibbs Sampling)
  • 23. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در Stan
  • 24. مقایسه Gibbs و Metropolis-Hastings
  • 25. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق نمونه‌برداری متغیر پنهان (HMC)
  • 26. مبانی فیزیکی HMC
  • 27. الگوریتم HMC
  • 28. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 29. تنظیم پارامترهای HMC
  • 30. چالش‌های HMC
  • 31. مقدمه بر نمونه‌گیری از طریق دینامیک شتاب‌دار (NUTS)
  • 32. الگوریتم NUTS
  • 33. کاربرد NUTS در Stan
  • 34. مزایای NUTS
  • 35. مقایسه HMC و NUTS
  • 36. مدل‌سازی رگرسیون خطی در Stan
  • 37. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 38. مدل‌سازی سری‌های زمانی خطی
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های بازگشتی (ARIMA)
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های بازگشتی شرطی ناهمسانی (GARCH)
  • 41. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده
  • 42. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Poisson, Negative Binomial)
  • 43. مدل‌سازی داده‌های بقا
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 46. مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan
  • 47. مبانی مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی ساده
  • 49. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی
  • 50. مدل‌سازی اثرات متقابل
  • 51. مدل‌سازی ساختار سلسله مراتبی پیچیده
  • 52. ارزیابی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 53. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در Stan
  • 54. مبانی شبکه‌های عصبی
  • 55. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در Stan
  • 56. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 57. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی
  • 58. مدل‌سازی داده‌های تصویری با Stan
  • 59. مدل‌سازی داده‌های متنی با Stan
  • 60. مدل‌سازی گراف‌ها و شبکه‌ها در Stan
  • 61. روش‌های تحلیل حساسیت در مدل‌های Bayesian
  • 62. تفسیر نتایج مدل‌های Bayesian
  • 63. ارزیابی پیش‌بینی مدل
  • 64. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های Bayesian
  • 65. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی مدل
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 67. تنظیم ابرپارامترها
  • 68. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 69. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 70. مقایسه MCMC با روش‌های بهینه‌سازی فراگیر
  • 71. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 72. موازی‌سازی محاسبات Stan
  • 73. استفاده از GPU در Stan
  • 74. مدیریت حافظه در Stan
  • 75. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 76. توابع سفارشی در Stan
  • 77. ماژول‌ها در Stan
  • 78. تست واحد مدل‌های Stan
  • 79. اشکال‌زدایی پیشرفته در Stan
  • 80. روش‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 81. بصری‌سازی همگرایی
  • 82. بصری‌سازی توزیع‌های پسین
  • 83. بصری‌سازی پیش‌بینی‌ها
  • 84. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 85. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 86. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 87. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 88. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی Bayesian
  • 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 91. شفافیت در مدل‌سازی
  • 92. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 93. آینده MCMC و Stan
  • 94. توسعه‌های جدید در الگوریتم‌های MCMC
  • 95. روندهای آینده در نرم‌افزارهای Bayesian
  • 96. چالش‌های پیش روی MCMC
  • 97. نقش MCMC در تحقیقات علمی آینده

📚 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.