کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی 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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با 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 آماری و مفاهیم پایه
  • 2. اصول احتمال و آمار استنباطی در مدل‌سازی
  • 3. معرفی زبان برنامه‌نویسی R و ابزارهای آن
  • 4. مبانی مدل‌سازی رگرسیونی خطی
  • 5. برآورد پارامترها در مدل‌های خطی
  • 6. ارزیابی و انتخاب مدل‌های خطی
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 8. مدل رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 9. مدل پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 10. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با توزیع‌های دیگر
  • 11. مفاهیم پایه در مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 12. مزایای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 13. مقدمه بر زبان Stan برای مدل‌سازی آماری
  • 14. نصب و پیکربندی Stan
  • 15. سینتکس پایه زبان Stan
  • 16. نوشتن اولین مدل در Stan
  • 17. انواع مدل‌ها در Stan: مدل‌های خطی
  • 18. انواع مدل‌ها در Stan: مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 19. انواع مدل‌ها در Stan: مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 20. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی در Stan
  • 21. مدل‌سازی اثرات تصادفی در سطوح مختلف
  • 22. مدل‌سازی داده‌های طولی و سری زمانی با Stan
  • 23. مدل‌سازی خودهمبستگی در داده‌ها
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
  • 25. کاربرد MCMC در برآورد پارامترها
  • 26. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan (NUTS)
  • 27. عیب‌یابی و تشخیص مشکلات MCMC
  • 28. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها در MCMC
  • 29. شاخص‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری MCMC
  • 30. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های جدید
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در Stan
  • 32. پیش‌بینی و تحلیل عدم قطعیت در مدل‌های Stan
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی
  • 34. تفاوت مدل‌سازی بیزی و فراوانی‌گرا
  • 35. استفاده از توزیع‌های پیشین در مدل‌های بیزی
  • 36. برآورد توزیع پسین در Stan
  • 37. تحلیل حساسیت به توزیع‌های پیشین
  • 38. مدل‌سازی رگرسیونی بیزی خطی
  • 39. مدل‌سازی رگرسیونی بیزی تعمیم‌یافته
  • 40. مدل‌سازی بیزی سلسله‌مراتبی
  • 41. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ساختاریافته
  • 42. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های خوشه‌ای
  • 43. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های رتبه‌ای
  • 44. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بقا
  • 45. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های فضایی
  • 46. مدل‌سازی بیزی برای مدل‌های شبکه‌ای
  • 47. استفاده از کتابخانه‌های R برای تعامل با Stan
  • 48. بسته‌های R برای پیش‌پردازش داده‌ها برای Stan
  • 49. بسته‌های R برای پس‌پردازش نتایج Stan
  • 50. Visualizing MCMC chains and posterior distributions
  • 51. رسم نمودارهای توزیع پسین پارامترها
  • 52. رسم نمودارهای سری زمانی نمونه‌گیری
  • 53. نمودارهای تشخیصی برای ارزیابی همگرایی
  • 54. مدل‌سازی مشکلات رایج در داده‌های تجربی
  • 55. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
  • 56. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 57. استراتژی‌های مختلف برای مدیریت داده‌های گمشده
  • 58. مدل‌سازی ناهمگنی واریانس (Heteroscedasticity)
  • 59. مدل‌سازی خودهمبستگی باقی‌مانده‌ها
  • 60. حل مشکلات مربوط به فرض‌های مدل
  • 61. بررسی نقض فرض‌های مدل‌های خطی
  • 62. بررسی نقض فرض‌های مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 63. بررسی نقض فرض‌های مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی با Stan
  • 65. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 66. مدل‌سازی اثرات غیرخطی با استفاده از Splines
  • 67. استفاده از توابع پایه (Basis Functions) در Stan
  • 68. مدل‌سازی داده‌های باینری با رویکرد بیزی
  • 69. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با رویکرد بیزی
  • 70. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با رویکرد بیزی
  • 71. مدل‌سازی داده‌های گسسته با رویکرد بیزی
  • 72. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده (Ordinal Data)
  • 73. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی با Stan
  • 74. مدل‌سازی داده‌های زمانی با Stan
  • 75. مدل‌سازی داده‌های فضایی با Stan
  • 76. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با Stan
  • 77. مدل‌سازی رویدادهای نادر (Rare Events)
  • 78. مدل‌سازی پیش‌بینی‌های پیچیده
  • 79. روش‌های مقایسه مدل‌ها در Stan
  • 80. معیارهای اطلاعاتی برای مقایسه مدل‌ها (DIC, WAIC)
  • 81. استفاده از آزمون‌های فرضی برای مقایسه مدل‌ها
  • 82. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 83. اعتبارسنجی پیش‌بینی‌ها (Posterior Predictive Checks)
  • 84. مقایسه توزیع پسین با داده‌های واقعی
  • 85. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط مختلف
  • 86. مدل‌سازی مشکلات خاص در حوزه‌های علمی
  • 87. مدل‌سازی در علوم زیستی و پزشکی
  • 88. مدل‌سازی در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 89. مدل‌سازی در علوم مهندسی و محیط زیست
  • 90. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پارامترها در Stan
  • 91. استفاده از Stan برای مسائل بهینه‌سازی
  • 92. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 93. بهینه‌سازی با محدودیت‌های بیزی
  • 94. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 95. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از Stan
  • 97. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 98. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی با Stan
  • 99. مدل‌سازی ساختارهای پیچیده داده‌ای
  • 100. استفاده از Stan در محاسبات موازی

📚 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.