کتاب HMC و NUTS: حل چالش‌های نمونه‌گیری 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 HMC و NUTS: حل چالش‌های نمونه‌گیری با Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در 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 مدل‌های سلسله مراتبی و استنتاج بیزی
  • 2. مفاهیم پایه استنتاج بیزی: پارامترها، پیشین‌ها، درستنمایی، پسین‌ها
  • 3. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم
  • 4. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی نسبت به مدل‌های تخت
  • 5. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan برای مدل‌سازی آماری
  • 6. نصب و پیکربندی Stan و ارتباط آن با زبان R
  • 7. مبانی زبان Stan: تعریف داده‌ها، پارامترها و مدل
  • 8. نوشتن اولین مدل سلسله مراتبی ساده در Stan
  • 9. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
  • 10. مفسر Stan: نحوه کار و پارامترهای کلیدی
  • 11. تحلیل نتایج خروجی Stan: توزیع پسین، میانگین، انحراف معیار
  • 12. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 13. معیارهای همگرایی: R-hat، trace plots،acf plots
  • 14. شناسایی و رفع مشکلات همگرایی در مدل‌های Stan
  • 15. مدل‌های خطی سلسله مراتبی (Hierarchical Linear Models)
  • 16. تعریف مدل‌های خطی سلسله مراتبی در Stan
  • 17. مثال کاربردی: مدل‌سازی اثربخشی کلاس‌های آموزشی
  • 18. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 19. تفاوت مدل‌های اثرات مختلط با مدل‌های خطی سلسله مراتبی
  • 20. مدل‌سازی تعاملات در مدل‌های اثرات مختلط
  • 21. مدل‌های رگرسیون لجستیک سلسله مراتبی
  • 22. کاربرد مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی در پیش‌بینی رویدادهای دودویی
  • 23. مدل‌های رگرسیون پواسون سلسله مراتبی
  • 24. کاربرد مدل‌های پواسون سلسله مراتبی در شمارش رویدادها
  • 25. مدل‌های رگرسیون کوانتیل سلسله مراتبی
  • 26. تجزیه و تحلیل توزیع‌های شرطی در مدل‌های رگرسیون کوانتیل
  • 27. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های نمونه‌گیری NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 28. نحوه عملکرد NUTS و مزایای آن نسبت به Metropolis-Hastings
  • 29. پارامترهای تنظیم NUTS و تأثیر آن‌ها بر کارایی
  • 30. مشکلات رایج در استفاده از NUTS و راه‌حل‌ها
  • 31. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 32. تنظیمات پیشرفته در Stan برای بهینه‌سازی سرعت و دقت
  • 33. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات در Stan
  • 34. مدیریت حافظه و منابع در اجرای مدل‌های پیچیده Stan
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 36. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با رویکرد سلسله مراتبی
  • 37. مدل‌سازی داده‌های فضایی با رویکرد سلسله مراتبی
  • 38. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با رویکرد سلسله مراتبی
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models) با Stan
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های عاملی (Factor Models) با Stan
  • 41. مدل‌سازی مدل‌های گرافی بیزی (Bayesian Graphical Models) با Stan
  • 42. مدل‌سازی مدل‌های استنباطی برای تحلیل بقا
  • 43. مدل‌سازی مدل‌های استنباطی برای تحلیل بقا با داده‌های سانسور شده
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های استنباطی برای تحلیل بقا در حضور عوامل متعدد
  • 45. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم زیستی و پزشکی
  • 46. مدل‌سازی آزمایش‌های بالینی با رویکرد بیزی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی و ژنومیک
  • 48. مدل‌سازی توالی‌یابی DNA و RNA
  • 49. مدل‌سازی داده‌های تصویربرداری پزشکی
  • 50. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 51. مدل‌سازی نظرسنجی‌ها و تحقیقات پیمایشی
  • 52. مدل‌سازی داده‌های پنل (Panel Data)
  • 53. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 54. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 55. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 56. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در مهندسی و علوم داده
  • 57. مدل‌سازی داده‌های حسگرها و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 58. مدل‌سازی پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 59. مدل‌سازی تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 60. مدل‌سازی پردازش زبان طبیعی (NLP) با رویکرد بیزی
  • 61. مدل‌سازی بینایی ماشین (Computer Vision) با رویکرد بیزی
  • 62. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
  • 63. استفاده از توابع دلخواه در Stan
  • 64. مدیریت وابستگی‌ها و ماژول‌ها در پروژه‌های بزرگ Stan
  • 65. بهینه‌سازی کد Stan برای افزایش کارایی
  • 66. تکنیک‌های پیشرفته دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 67. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 68. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation) در مدل‌های بیزی
  • 69. استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (AIC، BIC) در مدل‌های بیزی
  • 70. اعتبارسنجی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Validation)
  • 71. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در استنتاج بیزی
  • 72. مفهوم مدل‌های بیزی غیرپارامتری
  • 73. مدل‌های فراوانی (Dirichlet Process Mixture Models)
  • 74. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری جایگزین
  • 75. نمونه‌گیری با خودهمبستگی (Gibbs Sampling)
  • 76. نمونه‌گیری از طریق تبدیل (Reparameterization)
  • 77. استفاده از Stan برای اهداف آموزشی و تحقیقاتی
  • 78. انتشار نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 79. بررسی مقالات علمی مرتبط با HMC و NUTS
  • 80. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک مدل پیچیده در Stan
  • 81. آموزش پیشرفته زبان Stan
  • 82. مباحث تکمیلی در مورد ساختار زبان Stan
  • 83. نکات مهم در نوشتن کدهای خوانا و قابل نگهداری در Stan
  • 84. آخرین تحولات در الگوریتم‌های نمونه‌گیری و نرم‌افزار Stan
  • 85. بررسی چالش‌های عملی در اعمال مدل‌های سلسله مراتبی
  • 86. راهنمای گام به گام برای حل مسائل پیچیده با Stan
  • 87. استفاده از Stan در کنار سایر ابزارهای تحلیل داده
  • 88. پروژه‌های عملی برای تمرین و تقویت مهارت‌ها
  • 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 90. کاربرد مدل‌های سلسله مراتبی در هوش مصنوعی
  • 91. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 92. مدل‌سازی تشخیص پزشکی مبتنی بر داده
  • 93. مدل‌سازی پیش‌بینی آب و هوا
  • 94. مدل‌سازی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 95. مدل‌سازی تشخیص تقلب
  • 96. مدل‌سازی بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی رفتار کاربر در پلتفرم‌های آنلاین
  • 98. مدل‌سازی تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 99. مدل‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های پیچیده
  • 100. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا

📚 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.