دوره تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مفاهیم احتمال و آمار در مدلسازی
- 2. مبانی نظری استنتاج آماری
- 3. مقدمهای بر روشهای مونت کارلو در نمونهبرداری
- 4. مفاهیم پایه زنجیرههای مارکوف
- 5. مقدمهای بر فرآیندهای مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 6. نظریه پسا توزیع و اهمیت آن
- 7. روش نمونهبرداری گیبس
- 8. روش نمونهبرداری قبول-رد
- 9. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Stan
- 10. نصب و راهاندازی Stan
- 11. ساختار مدل در Stan
- 12. تعریف متغیرهای مدل در Stan
- 13. تعریف توابع احتمال در Stan
- 14. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
- 15. اجرای مدل در Stan و تفسیر نتایج
- 16. بررسی همگرایی زنجیرهها در MCMC
- 17. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
- 18. تشخیص واگرایی زنجیرهها
- 19. نمونهبرداری از توزیعهای پیچیده
- 20. مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM) در Stan
- 21. مدلهای سلسلهمراتبی در Stan
- 22. پیادهسازی مدلهای سلسلهمراتبی ساده
- 23. مدلهای خودرگرسیو (AR) و میانگین متحرک (MA)
- 24. مدلهای سری زمانی در Stan
- 25. مدلهای فضای حالت در Stan
- 26. مدلهای رگرسیون لجستیک در Stan
- 27. مدلهای رگرسیون پواسون در Stan
- 28. مدلهای بقا (Survival Models) در Stan
- 29. مدلهای مختلط (Mixed Models) در Stan
- 30. مدلهای چندسطحی (Multilevel Models) در Stan
- 31. مدلهای شبکهای در Stan
- 32. شبکههای بایزی (Bayesian Networks) در Stan
- 33. استفاده از دادههای گسسته در Stan
- 34. استفاده از دادههای پیوسته در Stan
- 35. مدلسازی دادههای شمارشی در Stan
- 36. مدلسازی دادههای دودویی در Stan
- 37. مدلسازی دادههای ترتیبی در Stan
- 38. مدلسازی دادههای حجمی (Count Data)
- 39. مدلسازی دادههای گسسته-پیوسته
- 40. مدلسازی دادههای تودرتو (Nested Data)
- 41. مدلسازی دادههای خوشهای (Clustered Data)
- 42. مدلسازی دادههای فضایی در Stan
- 43. مدلسازی دادههای زمانی-فضایی
- 44. استفاده از توابع پیشساخته Stan
- 45. نوشتن توابع سفارشی در Stan
- 46. بهینهسازی کد Stan برای سرعت
- 47. تکنیکهای نمونهبرداری پیشرفته در Stan
- 48. نمونهبرداری با متغیرهای پنهان
- 49. مدلسازی عدم قطعیت در پارامترها
- 50. حسابان بیزی (Bayesian Calculus)
- 51. استفاده از اطلاعات پیشین (Prior Information)
- 52. انتخاب توزیعهای پیشین مناسب
- 53. تأثیر توزیعهای پیشین بر نتایج
- 54. حساسیتسنجی به توزیعهای پیشین
- 55. ارزیابی مدلهای بیزی
- 56. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
- 57. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation) در Stan
- 58. اعتبار سنجی بیزی (Bayesian Cross-validation)
- 59. نمونهبرداری پیشبینی (Posterior Predictive Sampling)
- 60. مقایسه مدلهای رقیب
- 61. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدلهای پیچیده
- 62. تنظیم نرخ پذیرش در MCMC
- 63. تنظیم طول گام در MCMC
- 64. تنظیم عدد زنجیرهها در MCMC
- 65. تنظیم طول زنجیره در MCMC
- 66. تنظیم تاخیر در نمونهبرداری (Thinning)
- 67. تشخیص و مدیریت همبستگی بین متغیرها
- 68. کاربرد MCMC در بهینهسازی بیزی
- 69. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین بیزی
- 70. مدلسازی دادههای حجیم با MCMC
- 71. مدلسازی دادههای گمشده با MCMC
- 72. استفاده از Stan برای دادههای بزرگ
- 73. مقدمهای بر محاسبات موازی در Stan
- 74. اجرای موازی مدلها در Stan
- 75. استفاده از GPU در Stan
- 76. نکات پیشرفته در تنظیم پارامترهای MCMC
- 77. مدیریت خطاهای رایج در Stan
- 78. بهترین شیوهها در نوشتن مدلهای Stan
- 79. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
- 80. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
- 81. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 82. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 83. کاربرد Stan در علوم پزشکی
- 84. کاربرد Stan در مهندسی
- 85. کاربرد Stan در علوم کامپیوتر
- 86. کاربرد Stan در مطالعات آماری
- 87. کاربرد Stan در تصمیمگیریهای مبتنی بر داده
- 88. اصول اخلاقی در مدلسازی آماری با Stan
- 89. ملاحظات شرعی در مدلسازی اقتصادی و مالی
- 90. اصول حاکم بر مدلسازی روابط انسانی بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی
- 91. چارچوبهای قانونی در تحلیل دادههای حساس
- 92. ملاحظات حقوقی در استفاده از دادههای آماری
- 93. انطباق مدلهای آماری با مقررات بانک مرکزی ایران
- 94. مقررات مربوط به بانکداری بدون ربا در مدلسازی مالی
- 95. ملاحظات شرعی در استفاده از ابزارهای مالی اسلامی
- 96. اهمیت منافع ملی در تحلیلهای اقتصادی و سیاسی
- 97. چارچوبهای رسمی در تحلیل روابط بینالملل
- 98. پروتکلهای وزارت بهداشت در مدلسازی پزشکی
- 99. ملاحظات فنی در اجرای مدلهای آماری پیچیده
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.