اکسپرس 24
کتاب جامع یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی و مدل‌سازی شبیه‌سازی‌محور

کتاب جامع یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی و مدل‌سازی شبیه‌سازی‌محور

تگ‌ها: Simulation Based Inference استنتاج آماری پردازش داده‌های پیچیده تحلیل داده‌های علمی شبیه‌سازی عصبی مدل‌سازی محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری ماشین در علوم

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 جامع یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های علمی و مدل‌سازی شبیه‌سازی‌محور

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: استنتاج آماری مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-Based Inference)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین در علوم تجربی و مدل‌سازی
  • 2. آشنایی با مفاهیم استنتاج آماری و جایگاه شبیه‌سازی
  • 3. چالش‌های معکوس‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی در فیزیک و علوم پایه
  • 4. مروری بر روش‌های سنتی استنتاج آماری و محدودیت‌های محاسباتی
  • 5. مبانی احتمالات و استنتاج بیزی در مدل‌سازی علمی
  • 6. مقدمه‌ای بر استنتاج مبتنی بر شبیه‌سازی (SBI)
  • 7. بررسی مدل‌های مولد (Generative Models) در تحلیل داده
  • 8. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق در تقریب توابع احتمال
  • 9. معرفی یادگیری نظارت‌شده در چارچوب استنتاج پارامتریک
  • 10. توزیع‌های پسین و روش‌های تخمین چگالی احتمال
  • 11. الگوریتم‌های پذیرش-رد (Rejection Sampling) و بهینه‌سازی آن‌ها
  • 12. روش‌های زنجیره مارکوف مونت‌کارلو (MCMC) در شبیه‌سازی
  • 13. محدودیت‌های روش‌های کلاسیک در مواجهه با ابعاد بالا
  • 14. مقدمه‌ای بر استنتاج عصبی مبتنی بر شبیه‌سازی (Neural SBI)
  • 15. معماری شبکه‌های عصبی برای استنتاج پسین (Posterior Estimation)
  • 16. توابع چگالی احتمال شرطی و شبکه‌های عصبی جریان‌ساز (Normalizing Flows)
  • 17. یادگیری بازنمایی ویژگی‌ها از داده‌های پیچیده شبیه‌سازی‌شده
  • 18. تکنیک‌های افزایش دقت در تخمین چگالی‌های غیرپارامتریک
  • 19. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های تصویری علمی
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی در سری‌های زمانی شبیه‌سازی‌شده
  • 21. استنتاج مبتنی بر نسبت درست‌نمایی (Likelihood-Ratio Estimation)
  • 22. آموزش شبکه‌های طبقه‌بندی‌کننده برای تخمین نسبت‌های احتمال
  • 23. روش‌های کاهش واریانس در تخمین‌های استنتاجی
  • 24. مدیریت داده‌های آموزشی و تولید نمونه‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 25. ارزیابی کیفیت مدل‌های عصبی در استنتاج آماری
  • 26. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های پسین (Posterior Predictive Checks)
  • 27. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های شبیه‌سازی‌محور
  • 28. مقایسه عملکرد روش‌های عصبی با روش‌های آماری کلاسیک
  • 29. بهینه‌سازی توابع هدف در آموزش شبکه‌های عصبی استنتاجی
  • 30. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 31. کاربردهای استنتاج عصبی در فیزیک ذرات بنیادی
  • 32. کاربردهای مدل‌سازی شبیه‌سازی‌محور در علوم جوی و محیط‌زیست
  • 33. شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های نجومی با رویکرد یادگیری عمیق
  • 34. استفاده از مدل‌های مولد در تحلیل داده‌های پزشکی قانونی و بیولوژیک
  • 35. چالش‌های محاسباتی در مقیاس‌پذیری مدل‌های بزرگ
  • 36. استفاده از سخت‌افزارهای پردازش موازی در آموزش مدل‌ها
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های SBI با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 38. روش‌های ترکیب دانش فیزیکی با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. استراتژی‌های انتخاب ویژگی‌های کلیدی در داده‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 40. تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های استنتاجی
  • 41. تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری ماشین علمی
  • 42. اصول اخلاقی و انضباط علمی در به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 43. کاربست مدل‌های استنتاجی در پروژه‌های تحقیقاتی بومی
  • 44. بررسی آینده پژوهی و توسعه روش‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های علمی
  • 45. آماده‌سازی گزارش‌های فنی و ارزیابی نتایج مدل‌سازی
  • 46. نکات کاربردی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تحقیقاتی
  • 47. مطالعه موردی: حل مسائل معکوس پیچیده با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 48. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در پژوهش‌های یادگیری ماشین و شبیه‌سازی

📚 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.