MAPress
کتاب NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

کتاب NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

تگ‌ها: MCMC ایران NUTS آمار بیزی آمار محاسباتی الگوریتم‌های آماری روش‌های مونت‌کارلو نمونه‌گیری MCMC نمونه‌گیری پیشرفته

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 NUTS: فراتر از الگوریتم‌های سنتی MCMC

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

🎓 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 نمونه‌برداری بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. نظریه احتمال شرطی و استقلال
  • 4. قضایای اساسی احتمال
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 6. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 7. امید ریاضی و واریانس
  • 8. توزیع‌های نرمال و کاربردهای آن
  • 9. مفاهیم استنباط آماری
  • 10. برآوردگرها و خواص آن‌ها
  • 11. فاصله‌های اطمینان
  • 12. آزمون فرض آماری
  • 13. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 14. فرایندهای مارکوف زمان‌گسسته
  • 15. حالات گذار و احتمالات گذار
  • 16. فضای حالت و ماتریس گذار
  • 17. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 18. تعادل ایستای زنجیره‌های مارکوف
  • 19. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 20. چرا MCMC؟
  • 21. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌برداری تحلیلی
  • 22. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 23. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 24. نمونه‌برداری از طریق گام‌های تصادفی
  • 25. ارگودیسیته در MCMC
  • 26. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 27. کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 28. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 29. تشخیص همگرایی MCMC
  • 30. روش‌های پس از همگرایی
  • 31. نمونه‌برداری اولیه و اثرات آن
  • 32. روش‌های کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 33. نمونه‌برداری از مدل‌های آماری
  • 34. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 35. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌سازی
  • 37. برنامه‌نویسی در MCMC
  • 38. کتابخانه‌های MCMC (جاسازی شده در چارچوب مجاز)
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه MCMC
  • 40. روش نمونه‌برداری ریچاردسون-اسمیت (RS)
  • 41. روش نمونه‌برداری گسیل (Gibbs Sampling)
  • 42. نکات عملی در پیاده‌سازی گسیل
  • 43. روش نمونه‌برداری متروپولیس-هستینگز (MH)
  • 44. مراحل الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 45. انتخاب تابع پیشنهاد در MH
  • 46. پیاده‌سازی متروپولیس-هستینگز
  • 47. تفاوت MH و گسیل
  • 48. ترکیب MH و گسیل
  • 49. مقدمه‌ای بر MCMC پیشرفته
  • 50. الگوریتم‌های MCMC با زمان پیوسته
  • 51. روش‌های MCMC جهت‌دار (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 52. مفهوم انرژی پتانسیل و تکانه
  • 53. معادلات حرکت در HMC
  • 54. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 55. تنظیم پارامترهای HMC
  • 56. مزایا و معایب HMC
  • 57. کاربرد HMC در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 58. روش‌های MCMC غیرموازی
  • 59. روش‌های MCMC موازی
  • 60. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 61. روش‌های نمونه‌برداری تطبیقی
  • 62. الگوریتم‌های MCMC با حافظه (Memory-based MCMC)
  • 63. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 64. انتگرال‌گیری از توابع پیچیده
  • 65. روش‌های نمونه‌برداری از نواحی کم‌احتمال
  • 66. بهبود کارایی MCMC
  • 67. کاهش واریانس در MCMC
  • 68. روش‌های بازنگری (Resampling)
  • 69. نمونه‌برداری از مجموعه‌ای از توزیع‌ها
  • 70. مقدمه‌ای بر NUTS
  • 71. چالش‌های الگوریتم‌های MCMC سنتی
  • 72. نیاز به تنظیم پارامترهای دقیق
  • 73. مشکلات همگرایی در فضاهای با ابعاد بالا
  • 74. محدودیت‌های HMC در تنظیم پارامتر
  • 75. مفهوم گام‌های خودکار در NUTS
  • 76. پویایی در NUTS
  • 77. روش گام‌های خودکار (Automatic Step-size Adaptation)
  • 78. پیمایش در فضای پارامترها با NUTS
  • 79. استفاده از دینامیک هامیلتونی در NUTS
  • 80. قانون توقف در NUTS
  • 81. پیاده‌سازی NUTS
  • 82. ساختار الگوریتم NUTS
  • 83. مراحل جستجو در NUTS
  • 84. تنظیم خودکار طول گام
  • 85. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 86. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 87. NUTS و مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 88. NUTS و مدل‌های آماری پیشرفته
  • 89. مقایسه NUTS با الگوریتم‌های MCMC دیگر
  • 90. نکات عملی در استفاده از NUTS
  • 91. ارزیابی نتایج NUTS
  • 92. نمونه‌برداری از توزیع‌های واقعی با NUTS
  • 93. کاربرد NUTS در علوم مختلف
  • 94. محدودیت‌های NUTS
  • 95. آینده پژوهش در NUTS
  • 96. روش‌های موازی‌سازی NUTS
  • 97. یادگیری ماشین بیزی با NUTS
  • 98. داده‌کاوی بیزی با NUTS
  • 99. پردازش زبان طبیعی با NUTS
  • 100. بینایی ماشین با NUTS

📚 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.