کتاب HMC و NUTS: بهینه‌سازی نمونه‌گیری بیزی 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: بهینه‌سازی نمونه‌گیری بیزی 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 بهینه‌سازی نمونه‌گیری بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. نظریه احتمال بیزی
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری
  • 5. معرفی زبان برنامه‌نویسی R
  • 6. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 7. مبانی زبان Stan
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 9. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 10. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 11. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 12. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 13. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 14. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. نمونه‌گیری گیبس
  • 16. مقدمه‌ای بر خانواده الگوریتم‌های Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 17. مفاهیم پایه HMC
  • 18. مزایای HMC نسبت به MCMC سنتی
  • 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 20. نحوه عملکرد NUTS
  • 21. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 22. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های HMC
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan با NUTS
  • 24. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با NUTS
  • 26. استفاده از داده‌های تجمیعی در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 27. تشخیص همگرایی در MCMC و NUTS
  • 28. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 29. ابزارهای بصری برای تشخیص همگرایی
  • 30. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 31. بهینه‌سازی زمان اجرای مدل‌ها در Stan
  • 32. استفاده از پیش‌پردازش داده‌ها
  • 33. انتخاب تابع توزیع پیشین مناسب
  • 34. تأثیر انتخاب پیشین بر نتایج
  • 35. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 36. شاخص‌های اطلاعاتی (DIC, WAIC)
  • 37. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های بیزی
  • 38. تحلیل حساسیت مدل
  • 39. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 40. استنتاج آماری در مدل‌های بیزی
  • 41. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 42. مقایسه مدل‌های رقیب
  • 43. کاربرد HMC و NUTS در علوم داده
  • 44. تحلیل داده‌های زیستی با Stan
  • 45. تحلیل داده‌های اقتصادی با Stan
  • 46. تحلیل داده‌های علوم اجتماعی با Stan
  • 47. مدل‌سازی پیش‌بینی با Stan
  • 48. مدل‌سازی اقتباس با Stan
  • 49. مدل‌سازی داده‌های گمشده با Stan
  • 50. کاربرد در مدل‌های بازاریابی
  • 51. کاربرد در مدل‌های ریسک
  • 52. کاربرد در مدل‌های بهینه‌سازی
  • 53. معرفی کتابخانه `rstanarm`
  • 54. استفاده از `rstanarm` برای GLM
  • 55. استفاده از `rstanarm` برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 56. مقایسه `rstanarm` با Stan مستقیم
  • 57. معرفی کتابخانه `brms`
  • 58. استفاده از `brms` برای مدل‌های پیچیده
  • 59. استفاده از `brms` برای مدل‌های سری زمانی
  • 60. استفاده از `brms` برای مدل‌های فضایی
  • 61. مقایسه `brms` با `rstanarm`
  • 62. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی نمونه‌گیری در Stan
  • 63. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 64. مدل‌سازی ساختار یافته با Stan
  • 65. مدل‌سازی دینامیکی با Stan
  • 66. مدل‌سازی شبکه‌ای با Stan
  • 67. کاربرد در یادگیری ماشین بیزی
  • 68. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
  • 69. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در Stan
  • 70. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق در Stan
  • 71. مقایسه با روش‌های یادگیری ماشین سنتی
  • 72. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های بیزی
  • 73. مدل‌سازی داده‌های پرت با Stan
  • 74. کاربرد در تشخیص ناهنجاری
  • 75. کاربرد در تحلیل ریسک مالی
  • 76. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با Stan
  • 77. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذار با Stan
  • 78. مدل‌سازی داده‌های جغرافیایی با Stan
  • 79. کاربرد در بهینه‌سازی سبد سهام
  • 80. کاربرد در تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 81. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت با Stan
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی با Stan
  • 83. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های آموزشی با Stan
  • 84. بررسی محدودیت‌های HMC و NUTS
  • 85. راهنمایی برای انتخاب الگوریتم نمونه‌گیری مناسب
  • 86. نکات پیشرفته در نوشتن کد Stan
  • 87. کاربرد Stan در محاسبات علمی
  • 88. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی نمونه‌گیری موازی
  • 89. استفاده از Stan در محیط‌های توزیع‌شده
  • 90. آینده نمونه‌گیری بیزی با Stan
  • 91. نکاتی برای ادامه یادگیری

📚 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.