کتاب مقدمه‌ای بر نحوه عملکرد کامپایلر Stan در اجرای الگوریتم‌های MCMC

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 مقدمه‌ای بر نحوه عملکرد کامپایلر Stan در اجرای الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: کامپایلر 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. مفاهیم پایه در تحلیل سری‌های زمانی
  • 2. آشنایی با الگوریتم‌های نمونه‌برداری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 3. اصول اولیه مدل‌سازی آماری
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده
  • 5. نصب و راه‌اندازی محیط Stan
  • 6. آشنایی با سینتکس زبان Stan
  • 7. تعریف مدل‌های آماری در Stan
  • 8. کاربرد متغیرهای پیوسته و گسسته در Stan
  • 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function) در Stan
  • 10. تابع پیشین (Prior Distribution) در Stan
  • 11. توابع پسین (Posterior Distribution) و اهمیت آن‌ها
  • 12. روش نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 13. روش نمونه‌گیری هابینگ مارکوف چین (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌برداری از طریق تبدیل (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 15. آشنایی با الگوریتم نمونه‌برداری از طریق عدم تعادل (No-U-Turn Sampler - NUTS)
  • 16. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 17. ارزیابی همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 18. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat، Trace Plots)
  • 19. بررسی اثرات زنجیره‌ای (Autocorrelation)
  • 20. تفسیر نتایج MCMC
  • 21. نمودارهای پسین (Posterior Plots)
  • 22. محاسبه میانگین پسین و واریانس پسین
  • 23. محاسبه فواصل اطمینان پسین (Credible Intervals)
  • 24. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 25. مقایسه مدل‌ها (Model Comparison)
  • 26. معیار اطلاعاتی آکائیکه (AIC) و معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 27. معیار اطلاعاتی کریتریون هانان-کویین (HQIC)
  • 28. روش اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 29. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models - GLMs) در Stan
  • 30. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 31. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 32. مدل‌های خطی مختلط (Linear Mixed Models) در Stan
  • 33. مدل‌های سری زمانی ساده (ARIMA) در Stan
  • 34. مدل‌های فصلی در Stan
  • 35. مدل‌های رگرسیون پوآسون (Poisson Regression) در Stan
  • 36. مدل‌های رگرسیون نمایی (Exponential Regression) در Stan
  • 37. مدل‌های رگرسیون گاما (Gamma Regression) در Stan
  • 38. مدل‌های رگرسیون بتا (Beta Regression) در Stan
  • 39. مدل‌های ناپارامتری در Stan
  • 40. استفاده از داده‌های گمشده (Missing Data) در Stan
  • 41. روش‌های پر کردن داده‌های گمشده (Imputation)
  • 42. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 43. مدل‌های چند سطحی (Multilevel Models)
  • 44. کاربرد مدل‌سازی سلسله مراتبی در علوم اجتماعی
  • 45. کاربرد مدل‌سازی سلسله مراتبی در علوم پزشکی
  • 46. کاربرد مدل‌سازی سلسله مراتبی در اقتصاد
  • 47. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده در Stan
  • 48. مدل‌سازی گراف در Stan
  • 49. مدل‌سازی تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis) در Stan
  • 50. مدل‌سازی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis) در Stan
  • 51. مدل‌سازی معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling - SEM) در Stan
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 53. مدل‌های یادگیری ماشین در Stan
  • 54. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models) در Stan
  • 55. مدل‌های رگرسیون (Regression Models) در Stan
  • 56. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering Models) در Stan
  • 57. کاربرد Stan در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 58. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) در Stan
  • 59. مدل‌سازی احساسات (Sentiment Analysis) در Stan
  • 60. کاربرد Stan در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 61. مدل‌سازی طبقه‌بندی تصویر در Stan
  • 62. مدل‌سازی تشخیص شیء در Stan
  • 63. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data) در Stan
  • 64. مدل‌سازی الگوهای مکانی در Stan
  • 65. مدل‌سازی تأثیرات مکانی در Stan
  • 66. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های زیستی (Biostatistics)
  • 67. مدل‌سازی ژنومیک در Stan
  • 68. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک در Stan
  • 69. مدل‌سازی داده‌های بالینی در Stan
  • 70. بهینه‌سازی پارامترها در Stan
  • 71. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 72. توسعه مدل‌های سفارشی در Stan
  • 73. کاربرد Stan در شبیه‌سازی‌های آماری
  • 74. شبیه‌سازی مونت کارلو در Stan
  • 75. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Simulations) در Stan
  • 76. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی
  • 77. بهینه‌سازی کد Stan
  • 78. استفاده از بسته‌های کمکی Stan
  • 79. اشکال‌زدایی (Debugging) در Stan
  • 80. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در Stan
  • 81. اصول اخلاقی در تحلیل داده با Stan
  • 82. مقدمه‌ای بر آمار بیزی
  • 83. تاریخچه آمار بیزی
  • 84. تفاوت آمار بیزی و فراوانی‌گرا
  • 85. کاربرد آمار بیزی در تحقیقات علمی
  • 86. اهمیت جامعه آماری در آمار بیزی
  • 87. آموزش پیشرفته MCMC
  • 88. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 89. کاربرد Stan در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 90. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها در Stan
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 92. مدل‌سازی یادگیری عمیق با Stan
  • 93. کاربرد Stan در علوم اقتصادی و مالی
  • 94. مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی در Stan
  • 95. تحلیل ریسک با استفاده از Stan
  • 96. کاربرد Stan در علوم سیاسی و اجتماعی
  • 97. مدل‌سازی نظرسنجی‌ها در Stan
  • 98. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Stan
  • 99. کاربرد Stan در علوم زمین (Earth Sciences)
  • 100. مدل‌سازی آب و هوا در 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.