کتاب استنباط علّی هوشمند: تخمین دو-مقاوم و هدفمند اثرات با روش‌های بیزی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: استنباط علّی هوشمند: تخمین دو-مقاوم و هدفمند اثرات با روش‌های بیزی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری آماری و استنباط علّی

موضوع میانی: روش‌های بیزی در استنباط علّی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی آمار و احتمال برای استنباط علّی
• 2. مروری بر استنباط آماری: رویکرد فراوانی‌گرایانه و بیزی
• 3. آشنایی با مدل‌های احتمالاتی: خانواده‌های نمایی و توزیع‌های Conjugate
• 4. مقدمه‌ای بر استنباط علّی: مفاهیم پایه و اصطلاحات کلیدی
• 5. متغیرهای مخدوشگر (Confounders) و سوگیری (Bias)
• 6. تخمین اثرات علّی: روش‌های پایه‌ای و محدودیت‌ها
• 7. مدل‌های علّی: نمودارهای علّی (Causal Diagrams) و مسیرهای علّی
• 8. قواعد Do-Calculus: دستکاری علّی و استنباط
• 9. شناسایی اثرات علّی: شرایط شناسایی و فرضیات بنیادی
• 10. مروری بر روش‌های تنظیم برای کاهش سوگیری: Matching و Stratification
• 11. تخمین رگرسیونی برای اثرات علّی: مدل‌های خطی و غیرخطی
• 12. وزن‌دهی احتمالاتی معکوس (Inverse Probability Weighting – IPW)
• 13. مقدمه‌ای بر روش‌های دو-مقاوم (Doubly Robust)
• 14. تخمین دو-مقاوم مبتنی بر رگرسیون و IPW
• 15. مروری بر استنباط بیزی: قضیه بیز و توزیع پسین (Posterior)
• 16. priorهای آگاهانه و غیرآگاهانه (Informative and Non-informative Priors)
• 17. روش‌های تقریب توزیع پسین: زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 18. Gibbs Sampling: اصول و کاربردها
• 19. Metropolis-Hastings Algorithm: اصول و کاربردها
• 20. ارزیابی همگرایی MCMC: ابزارهای تشخیصی و معیارها
• 21. مدل‌های بیزی خطی: تخمین و استنباط
• 22. مدل‌های بیزی غیرخطی: مقدمه‌ای بر مدل‌های گاوسی و فرآیندهای Dirichlet
• 23. استنباط بیزی برای مدل‌های رگرسیونی با متغیرهای مخدوشگر
• 24. استنباط بیزی برای IPW: مدل‌سازی احتمال درمان
• 25. استنباط بیزی برای تخمین دو-مقاوم: یکپارچه‌سازی مدل‌ها
• 26. مدل‌های نیمه‌پارامتری: مقدمه‌ای بر توابع پایه (Basis Functions)
• 27. توابع پایه B-spline: تعریف و خصوصیات
• 28. توابع پایه Radial Basis: تعریف و خصوصیات
• 29. مدل‌های بیزی نیمه‌پارامتری: انعطاف‌پذیری و قدرت
• 30. مدل‌های گاوسی فرایندی (Gaussian Processes) برای استنباط علّی
• 31. فرآیندهای Dirichlet (Dirichlet Processes) برای مدل‌سازی ناپارامتری
• 32. استنباط بیزی برای مدل‌های نیمه‌پارامتری IPW
• 33. استنباط بیزی برای مدل‌های نیمه‌پارامتری رگرسیونی
• 34. رویکرد دو-مقاوم هدفمند (Targeted Maximum Likelihood Estimation – TMLE)
• 35. TMLE در چارچوب فراوانی‌گرایانه: بهینه‌سازی سوگیری و واریانس
• 36. استنباط بیزی برای TMLE: مزایا و چالش‌ها
• 37. مدل‌سازی پاسخ در استنباط علّی: اهمیت دقت و حساسیت
• 38. استفاده از super learner ها در استنباط علّی
• 39. روش های Cross-validation در ارزیابی مدل ها
• 40. اهمیت انتخاب ویژگی (Feature Selection) در استنباط علّی
• 41. روش های regularization در استنباط علّی
• 42. پیش‌بینی و ارزیابی اعتبار مدل‌ها در استنباط علّی
• 43. تخمین اثرات علّی با داده‌های مشاهده‌ای (Observational Data)
• 44. تخمین اثرات علّی با داده‌های آزمایش تصادفی کنترل‌شده (RCT)
• 45. تخمین اثرات علّی در حضور درمان‌های متغیر با زمان (Time-Varying Treatments)
• 46. تخمین اثرات علّی در حضور میانجی‌گرها (Mediators)
• 47. تخمین اثرات علّی با استفاده از متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
• 48. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در استنباط علّی
• 49. چگونگی ارزیابی فرضیات علّی: تست‌های سازگاری و تناقض
• 50. بررسی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در تخمین اثرات علّی
• 51. کاربرد استنباط علّی در سیاست‌گذاری (Policy Making)
• 52. کاربرد استنباط علّی در علوم اجتماعی (Social Sciences)
• 53. کاربرد استنباط علّی در پزشکی (Medicine)
• 54. کاربرد استنباط علّی در اقتصاد (Economics)
• 55. کاربرد استنباط علّی در بازاریابی (Marketing)
• 56. کاربرد استنباط علّی در یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 57. بسته های نرم افزاری برای استنباط علّی در R و Python
• 58. شبیه سازی داده‌ها برای ارزیابی روش‌های استنباط علّی
• 59. ایجاد یک پایگاه داده علّی مصنوعی
• 60. بررسی سناریوهای مختلف سوگیری و خطا
• 61. ارزیابی عملکرد روش‌های مختلف تحت شرایط مختلف
• 62. پردازش داده‌های گم‌شده (Missing Data) در استنباط علّی
• 63. روش‌های Imputation برای داده‌های گم‌شده
• 64. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در استنباط علّی
• 65. محاسبات موازی برای استنباط علّی
• 66. استفاده از GPUها برای سرعت بخشیدن به محاسبات
• 67. روش‌های مقیاس‌پذیر برای استنباط بیزی
• 68. مروری بر روش‌های Monte Carlo تقریبی
• 69. روش‌های تغییر واریانس (Variance Reduction Techniques)
• 70. داده‌های پانل (Panel Data) و استنباط علّی
• 71. مدل‌های اثرات ثابت (Fixed Effects Models)
• 72. مدل‌های اثرات تصادفی (Random Effects Models)
• 73. استنباط علّی با استفاده از مدل‌های فضایی (Spatial Models)
• 74. استنباط علّی با استفاده از مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
• 75. استنباط علّی در شبکه‌های اجتماعی (Social Networks)
• 76. مدل‌های شبکه‌ای برای استنباط علّی
• 77. چالش‌های اخلاقی در استنباط علّی
• 78. حریم خصوصی و استنباط علّی
• 79. سوگیری و عدالت در استنباط علّی
• 80. آینده استنباط علّی: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 81. نقش یادگیری عمیق (Deep Learning) در استنباط علّی
• 82. استنباط علّی و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 83. پیاده‌سازی عملی تخمین دو-مقاوم هدفمند با استفاده از R
• 84. پیاده‌سازی عملی تخمین دو-مقاوم هدفمند با استفاده از Python
• 85. مثال کاربردی: استنباط علّی در بهبود نتایج بیمار
• 86. مثال کاربردی: استنباط علّی در بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین
• 87. مقایسه روش‌های مختلف استنباط علّی در یک مطالعه موردی
• 88. ارائه نتایج استنباط علّی به ذینفعان
• 89. ارزیابی انتقادی مقالات علمی در زمینه استنباط علّی
• 90. نوشتن یک گزارش تحقیقاتی در زمینه استنباط علّی
• 91. توسعه کد برای تخمین اثرات علّی با رویکرد بیزی
• 92. ایجاد یک بسته نرم‌افزاری برای استنباط علّی
• 93. ارائه یک مقاله در کنفرانس استنباط علّی
• 94. تدریس استنباط علّی به دانشجویان
• 95. همکاری در یک پروژه تحقیقاتی در زمینه استنباط علّی
• 96. استفاده از استنباط علّی برای حل مشکلات دنیای واقعی
• 97. مشارکت در انجمن های تخصصی استنباط علّی
• 98. مروری بر کتاب‌های مرجع در زمینه استنباط علّی
• 99. بحث و تبادل نظر در مورد چالش‌های استنباط علّی
• 100. ارتقاء آگاهی در مورد اهمیت استنباط علّی