کتاب کتابخانه PyMC3 برای پیاده‌سازی 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 کتابخانه PyMC3 برای پیاده‌سازی MCMC

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

موضوع میانی: پیاده‌سازی MCMC با استفاده از نرم‌افزارها

🎓 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 شبیه‌سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. آشنایی با کتابخانه PyMC3
  • 3. نصب و راه‌اندازی PyMC3
  • 4. مفاهیم اساسی مدل‌سازی احتمالاتی
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 6. تعریف مدل‌های احتمالاتی در PyMC3
  • 7. استفاده از توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 8. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 9. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 10. روش‌های نمونه‌برداری در PyMC3
  • 11. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در PyMC3
  • 13. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 14. کاربرد نمونه‌برداری گیبس در PyMC3
  • 15. الگوریتم نمونه‌برداری HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 16. پیاده‌سازی HMC در PyMC3
  • 17. الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 18. کاربرد NUTS در PyMC3
  • 19. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 20. معیارهای همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 21. نمودارهای Trace Plot
  • 22. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 23. آماره‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 24. تنظیم پارامترهای نمونه‌برداری
  • 25. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 26. مدل‌سازی خطی در PyMC3
  • 27. رگرسیون خطی ساده
  • 28. رگرسیون خطی چندگانه
  • 29. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 30. آشنایی با توزیع‌های خانواده نمایی
  • 31. پیاده‌سازی GLM در PyMC3
  • 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 33. مدل‌های ARIMA
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی در PyMC3
  • 35. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 36. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 37. مدل‌های رگرسیون پواسون
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های گسسته در PyMC3
  • 39. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی در PyMC3
  • 41. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 42. پیاده‌سازی HMM در PyMC3
  • 43. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 44. مفاهیم مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC3
  • 46. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 47. مدل‌های خودرگرسیو مکانی
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های مکانی در PyMC3
  • 49. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 50. مفاهیم شبکه‌های بیزی
  • 51. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC3
  • 52. پیش‌بینی و ارزیابی مدل
  • 53. استفاده از مدل برای پیش‌بینی
  • 54. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 57. تنظیم ابرپارامترها
  • 58. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 59. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های واقعی
  • 60. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های پزشکی
  • 61. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های پزشکی
  • 62. ارزیابی نتایج مدل پزشکی
  • 63. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های مالی
  • 64. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های مالی
  • 65. ارزیابی نتایج مدل مالی
  • 66. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 67. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های زیست‌محیطی
  • 68. ارزیابی نتایج مدل زیست‌محیطی
  • 69. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 70. روش‌های کمی‌سازی عدم قطعیت
  • 71. کاربرد عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 72. ادغام PyMC3 با کتابخانه‌های دیگر
  • 73. کار با NumPy و SciPy
  • 74. کار با Pandas و Matplotlib
  • 75. استفاده از PyMC3 در محیط‌های علمی
  • 76. کار با Jupyter Notebooks
  • 77. نکات پیشرفته در PyMC3
  • 78. استفاده از توابع سفارشی
  • 79. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 80. مدیریت مدل‌های پیچیده
  • 81. ملاحظات محاسباتی
  • 82. موازنه بار (Parallel Computing)
  • 83. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 84. مقایسه PyMC3 با سایر نرم‌افزارهای MCMC
  • 85. مزایای PyMC3
  • 86. محدودیت‌های PyMC3
  • 87. کاربردهای پیشرفته MCMC
  • 88. یادگیری ماشین بیزی
  • 89. استنتاج بیزی در شبکه‌های عصبی
  • 90. مدل‌سازی آماری در علوم اجتماعی
  • 91. مدل‌سازی در فیزیک و مهندسی
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در MCMC
  • 94. جمع‌بندی و مسیرهای 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.