کتاب نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده با استفاده از 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 نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده با استفاده از MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

🎓 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 توزیع‌های احتمال و فضای نمونه
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار
  • 3. معرفی زنجیره‌های مارکوف و زمان گسسته
  • 4. فضاهای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. خواص زنجیره‌های مارکوف پیوسته-زمان
  • 6. مفاهیم برگشت‌پذیری و ایستا در زنجیره‌های مارکوف
  • 7. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 8. اصول نمونه‌گیری یکنواخت و توزیع‌های شناخته شده
  • 9. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های یک‌بعدی
  • 10. روش‌های پذیرش-رد برای نمونه‌گیری
  • 11. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های چندمتغیره
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 13. ایده اصلی الگوریتم نمونه‌گیری عشوایی هابینگتون (Metropolis-Hastings)
  • 14. مراحل پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 15. مزایا و معایب الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. توزیع هدف و توزیع پیش‌نهادی
  • 17. انتخاب توزیع پیش‌نهادی مناسب
  • 18. مفهوم زنجیره مارکوف در MCMC
  • 19. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 20. معیارهای ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 21. شبیه‌سازی از توزیع‌های پسین در استنباط بیزی
  • 22. مدل‌های بیزی و نیاز به MCMC
  • 23. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 24. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی و MCMC
  • 25. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 26. مراحل پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 27. شرایط لازم برای استفاده از Gibbs Sampling
  • 28. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 29. الگوریتم‌های ترکیبی MCMC
  • 30. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی در Gibbs Sampling
  • 31. برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 32. انتخاب پارامترهای مدل در MCMC
  • 33. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها در MCMC
  • 34. مشکل همبستگی بین نمونه‌ها
  • 35. روش‌های کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 36. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 37. نمونه‌گیری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 38. روش‌های نمونه‌گیری در فضاهای گسسته
  • 39. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 40. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) و MCMC
  • 41. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 42. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
  • 43. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌سازی مالی
  • 45. کاربرد MCMC در تحقیقات اپیدمیولوژیک
  • 46. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 47. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 48. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 49. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی MCMC
  • 50. عیب‌یابی الگوریتم‌های MCMC
  • 51. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 52. نمودارهای سری زمانی نمونه‌ها
  • 53. نمودارهای خودهمبستگی (ACF)
  • 54. نمودارهای تراکمی (Trace Plots)
  • 55. آزمون‌های آماری برای همگرایی
  • 56. آزمون Gelman-Rubin
  • 57. آزمون Geweke
  • 58. آزمون Raftery-Lewis
  • 59. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 60. تفاوت Importance Sampling با MCMC
  • 61. کاربرد Importance Sampling در MCMC
  • 62. روش‌های نمونه‌گیری با اهمیت پیشرفته
  • 63. نمونه‌گیری از توزیع‌های بسیار چگال
  • 64. روش‌های نمونه‌گیری انتگرال‌گیری پارامتوری
  • 65. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده در شبکه‌های عصبی
  • 66. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 67. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق
  • 68. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC موازی
  • 69. طراحی الگوریتم‌های MCMC برای سخت‌افزارهای موازی
  • 70. چالش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 71. روش‌های نمونه‌گیری با توزیع‌های متغیر
  • 72. نمونه‌گیری از توزیع‌های با پارامترهای ناشناخته
  • 73. روش‌های MCMC با تغییر اندازه گام
  • 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری با تغییر توزیع هدف
  • 75. مقدمه‌ای بر MCMC در زمان واقعی
  • 76. کاربرد MCMC در سیستم‌های پویا
  • 77. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی با MCMC
  • 78. بهینه‌سازی با استفاده از MCMC
  • 79. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های غیرخطی
  • 80. تحلیل حساسیت پارامترها با MCMC
  • 81. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 82. تفسیر نتایج MCMC در عمل
  • 83. گزارش‌دهی نتایج شبیه‌سازی MCMC
  • 84. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب برای مسئله
  • 85. مرور الگوریتم‌های MCMC مدرن
  • 86. مقدمه‌ای بر MCMC با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 87. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 88. تحلیل پیچیدگی محاسباتی الگوریتم‌های MCMC
  • 89. روش‌های پیشرفته برای ارزیابی همگرایی
  • 90. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم
  • 91. نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 92. بسته‌های نرم‌افزاری R برای MCMC
  • 93. بسته‌های نرم‌افزاری Python برای MCMC
  • 94. پیاده‌سازی MCMC با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی سطح پایین
  • 95. مقدمه‌ای بر MCMC در آمار محاسباتی
  • 96. مروری بر مقالات کلیدی در زمینه MCMC
  • 97. پژوهش‌های آتی در MCMC

📚 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.