کتاب تنظیمات پیشرفته for Bayesian Modeling in 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 تنظیمات پیشرفته for Bayesian Modeling in 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 مدل‌سازی بیزی و استن
  • 2. مبانی احتمال و استن
  • 3. توزیع‌های احتمال پیشین و پسین
  • 4. مفهوم تابع درست‌نمایی
  • 5. مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 6. نوشتن مدل‌های استن: سینتکس پایه
  • 7. انواع داده در استن
  • 8. تعریف متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان
  • 9. استفاده از داده‌های ساختاریافته در استن
  • 10. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 11. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 12. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در استن
  • 13. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 14. نوشتن مدل‌های GLM در استن
  • 15. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های طبقه‌بندی‌شده
  • 16. مدل‌های رگرسیون پواسون در استن
  • 17. مدل‌های رگرسیون دوجمله‌ای در استن
  • 18. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 19. مدل‌سازی ناهمگنی واریانس (Heteroskedasticity)
  • 20. مدل‌های چندسطحی (Multilevel Models)
  • 21. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 22. الگوریتم گیبس سمپلینگ (Gibbs Sampling)
  • 23. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 24. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 25. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی: Trace Plots
  • 27. معیارهای ارزیابی همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 28. کاهش واریانس در MCMC
  • 29. استفاده از پارامترهای پیشین مناسب
  • 30. انتخاب توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 31. انتخاب توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 32. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 33. مدل‌سازی متغیرهای طبقه‌بندی‌شده (Categorical Variables)
  • 34. استفاده از متغیرهای مجازی (Dummy Variables)
  • 35. مدل‌سازی متغیرهای ترتیبی (Ordinal Variables)
  • 36. مدل‌سازی متغیرهای پیوسته (Continuous Variables)
  • 37. مدل‌سازی فضای حالت (State-Space Models)
  • 38. استفاده از داده‌های گمشده (Missing Data) در استن
  • 39. استراتژی‌های imputation برای داده‌های گمشده
  • 40. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 41. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 42. مدل‌سازی داده‌های فضایی (Spatial Data)
  • 43. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
  • 44. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 45. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 46. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 47. نمونه‌برداری از طریق تبدیل (Transformational Sampling)
  • 48. نمونه‌برداری از طریق اهمیت (Importance Sampling)
  • 49. نمونه‌گیری از طریق نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 50. مدل‌سازی معادلات ساختاری بیزی (BSEM)
  • 51. آزمون فرض آماری در چارچوب بیزی
  • 52. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی
  • 53. معیار اطلاعات آکائیکه بیزی (BIC)
  • 54. معیار اطلاعات آکائیکه اصلاح‌شده (AICc)
  • 55. معیار اطلاعات کرایتریون (DIC)
  • 56. معیار اطلاعات پسین پیش‌بینی‌کننده (PPIC)
  • 57. اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation) در مدل‌سازی بیزی
  • 58. اعتبار سنجی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Cross-Validation)
  • 59. تنظیم پارامترهای مدل (Parameter Tuning)
  • 60. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)
  • 61. ارزیابی کیفیت پیش‌بینی‌ها
  • 62. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 63. استفاده از استن برای مدل‌سازی اقتصادسنجی
  • 64. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
  • 65. مدل‌سازی بیزی در علوم پزشکی
  • 66. مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی
  • 67. مدل‌سازی بیزی در علوم محیطی
  • 68. مدل‌سازی بیزی در مهندسی
  • 69. مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین
  • 70. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 71. بهینه‌سازی کد استن
  • 72. تکنیک‌های موازی‌سازی در استن
  • 73. استفاده از بسته‌های کمکی استن
  • 74. تجسم نتایج مدل‌های بیزی
  • 75. رسم نمودارهای پسین (Posterior Plots)
  • 76. رسم نمودارهای پیش‌بینی‌کننده (Predictive Plots)
  • 77. رسم نمودارهای حساسیت (Sensitivity Plots)
  • 78. کاربرد استن در پژوهش‌های علمی
  • 79. نکات عملی برای نوشتن مدل‌های پیچیده
  • 80. خطایابی در مدل‌های استن
  • 81. مدیریت حافظه در استن
  • 82. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 83. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R و استن
  • 84. اتصال R به استن
  • 85. خواندن و نوشتن داده‌ها در R برای استن
  • 86. تجسم نتایج استن در R
  • 87. مدل‌سازی بیزی با استفاده از پایتون و استن
  • 88. اتصال پایتون به استن
  • 89. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای استن
  • 90. مدل‌سازی بیزی با استفاده از Julia و استن
  • 91. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 92. ساختار زبان Stan
  • 93. توابع آماری در Stan
  • 94. توابع ریاضی در Stan
  • 95. دستورات کنترلی در Stan
  • 96. مدیریت خطا در Stan
  • 97. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
  • 98. مدل‌سازی بیزی پویا (Dynamic Bayesian Modeling)
  • 99. مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری (Nonparametric Bayesian Modeling)
  • 100. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های کاهشی (Count Data)

📚 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.