این دوره به شما کمک می‌کنه تا با یکی از قدرتمندترین ابزارهای نمونه‌گیری تصادفی در مسائل احتمالاتی آشنا بشید. روش MCMC توی خیلی از رشته‌ها از مهندسی گرفته تا پزشکی و اقتصاد کاربرد داره.
چرا این دوره رو انتخاب کنم؟ 🤔
یاد می‌گیرید چطور از توابع توزیع پیچیده نمونه‌گیری کنید
با پیاده‌سازی عملی M...
این دوره به شما کمک می‌کنه تا با یکی از قدرتمندترین ابزارهای نمونه‌گیری تصادفی در مسائل احتمالاتی آشنا بشید. روش MCMC توی خیلی از رشته‌ها از مهندسی گرفته تا پزشکی و اقتصاد کاربرد داره.
چرا این دوره رو انتخاب کنم؟ 🤔
یاد می‌گیرید چطور از توابع توزیع پیچیده نمونه‌گیری کنید
با پیاده‌سازی عملی MCMC در متلب آشنا می‌شوید
نیازی به پیش‌زمینه خیلی قوی نداره (البته آشنایی با متلب و احتمالات کمک می‌کنه)
کاملاً رایگان هست و می‌تونید همین حالا شروع کنید
سرفصل‌های اصلی دوره 📚
مفاهیم پایه MCMC
آشنایی با نمونه‌گیری مونت‌کارلو
معرفی زنجیرهای مارکوف
ترکیب این دو روش برای حل مسائل پیچیده
الگوریتم متروپلیس
پیاده‌سازی گام به گام در متلب
حل یک مسئله آموزشی برای درک بهتر
روش‌های پیشرفته
الگوریتم متروپلیس هیستینگز
تکنیک‌های Blockwise و Componentwise Updating
معرفی الگوریتم جامع گیبز
این دوره برای چه کسانی مناسبه؟ 🎓
اگر تو یکی از این دسته‌ها قرار می‌گیرید، این دوره میتونه براتون مفید باشه:
دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مهندسی
علاقه‌مندان به مدل‌سازی احتمالاتی
کسانی که با تحلیل داده‌های پیچیده سروکار دارن
محققینی که نیاز به نمونه‌گیری از توابع توزیع نامتعارف دارن
مشخصات فنی دوره ⚙️
عنوان
مقدار
تعداد جلسات
5 جلسه
مدت زمان
3 ساعت و 50 دقیقه
سطح
متوسط
پیشنیاز
آشنایی مقدماتی با متلب و احتمالات
قیمت
رایگان
یه نکته جالب: روش MCMC توی خیلی از نرم‌افزارهای معروف مثل R و Python هم استفاده میشه، اما یادگیری اصولش تو متلب خیلی میتونه به درکتون کمک کنه. 🧠
