اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی از شروع تا حرفهای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره از شروع تا حرفهای شدن: HMC و NUTS برای کاربران PyMC
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری از طریق HMC و NUTS در PyMC
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی برنامهنویسی احتمالاتی با PyMC
- 2. نصب و راهاندازی PyMC
- 3. انواع مدلهای احتمالاتی
- 4. مقدمهای بر مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM)
- 5. رگرسیون خطی ساده در PyMC
- 6. رگرسیون خطی چندگانه در PyMC
- 7. مدلهای لجستیک برای دادههای دودویی
- 8. مدلهای پواسون برای دادههای شمارشی
- 9. مقدمهای بر زنجیرههای مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 10. مفهوم توزیع پیشین و پسین
- 11. انتخاب توزیع پیشین مناسب
- 12. پیادهسازی MCMC در PyMC
- 13. روشهای نمونهبرداری در MCMC
- 14. روش نمونهبرداری گیبس (Gibbs Sampling)
- 15. روش نمونهبرداری هیز (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
- 16. مفاهیم پایه HMC
- 17. مزایا و معایب HMC
- 18. مقدمهای بر NUTS (No-U-Turn Sampler)
- 19. نحوه عملکرد NUTS
- 20. مقایسه HMC و NUTS
- 21. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
- 22. تشخیص همگرایی زنجیرهها
- 23. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
- 24. تجسم نتایج MCMC
- 25. رسم نمودارهای تراکم پسین
- 26. رسم نمودارهای سری زمانی زنجیرهها
- 27. تفسیر توزیعهای پسین
- 28. محاسبه آمارههای پسین (میانگین، میانه، واریانس)
- 29. استفاده از توزیعهای پیشین قوی
- 30. مدلسازی با استفاده از توزیعهای نرمال
- 31. مدلسازی با استفاده از توزیعهای بتا
- 32. مدلسازی با استفاده از توزیعهای گاما
- 33. مدلسازی با استفاده از توزیعهای کایدو
- 34. مدلسازی دادههای سری زمانی
- 35. مدلهای AR(1) در PyMC
- 36. مدلهای MA(1) در PyMC
- 37. مدلهای ARMA(p,q) در PyMC
- 38. مدلهای SARIMA برای دادههای فصلی
- 39. مقدمهای بر مدلهای سلسلهمراتبی
- 40. ساختار مدلهای سلسلهمراتبی
- 41. مزایای مدلهای سلسلهمراتبی
- 42. پیادهسازی مدلهای سلسلهمراتبی در PyMC
- 43. مدلسازی اثرات تصادفی
- 44. مدلسازی اثرات ثابت
- 45. کاربرد مدلهای سلسلهمراتبی در علوم اجتماعی
- 46. کاربرد مدلهای سلسلهمراتبی در پزشکی
- 47. مدلسازی دادههای مکانی
- 48. مقدمهای بر مدلهای گرافیکی احتمالاتی
- 49. شبکههای بیزی
- 50. پیادهسازی شبکههای بیزی در PyMC
- 51. استنتاج در شبکههای بیزی
- 52. کاربرد شبکههای بیزی در تشخیص پزشکی
- 53. کاربرد شبکههای بیزی در سیستمهای توصیهگر
- 54. مقدمهای بر مدلسازی بیزین برای یادگیری ماشین
- 55. رگرسیون لجستیک بیزین
- 56. طبقهبندی کنندههای بیزین
- 57. ماشینهای بردار پشتیبان بیزین
- 58. شبکههای عصبی بیزین
- 59. مقدمهای بر بهینهسازی بیزین
- 60. تابع احتمال سود (Acquisition Function)
- 61. روشهای بهینهسازی بیزین (GP-UCB, EI)
- 62. کاربرد بهینهسازی بیزین در تنظیم هایپرپارامترها
- 63. کاربرد بهینهسازی بیزین در طراحی آزمایش
- 64. مقدمهای بر مدلسازی حالت پنهان (Hidden Markov Models)
- 65. پیادهسازی HMM در PyMC
- 66. کاربرد HMM در تشخیص گفتار
- 67. کاربرد HMM در تحلیل توالی DNA
- 68. مقدمهای بر مدلسازی پیشبینیکننده
- 69. ساخت مدلهای پیشبینیکننده با PyMC
- 70. ارزیابی مدلهای پیشبینیکننده
- 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
- 72. متریکهای ارزیابی مدل (RMSE, MAE, Accuracy)
- 73. نکات پیشرفته در مدلسازی احتمالاتی
- 74. مدلسازی دادههای گمشده (Missing Data)
- 75. روشهای جایگزینی دادههای گمشده
- 76. حساسیت سنجی مدل (Sensitivity Analysis)
- 77. اعتبارسنجی مدل با دادههای جدید
- 78. بهینهسازی عملکرد PyMC
- 79. استفاده از GPU در PyMC
- 80. نکات امنیتی و حریم خصوصی در پردازش دادهها
- 81. اصول اقتصاد اسلامی در مدلسازی مالی
- 82. بانکداری بدون ربا در مدلسازی اقتصادی
- 83. عقود اسلامی در مدلسازی مالی
- 84. مقررات بانک مرکزی ایران در مدلسازی پولی
- 85. مدلسازی مالی با رویکرد اسلامی
- 86. مقدمهای بر خانواده و روابط در چارچوب ایرانی-اسلامی
- 87. روانشناسی خانواده در چارچوب بومی
- 88. اصول ازدواج پایدار در مدلسازی روابط
- 89. مبانی خانواده متعادل از دیدگاه اسلام
- 90. مدلسازی رفتارهای خانوادگی با رویکرد اسلامی
- 91. تاریخ ایران باستان و دوران اسلامی
- 92. سیاست خارجی جمهوری اسلامی ایران
- 93. تحولات سیاسی و اجتماعی معاصر ایران
- 94. منافع ملی در روابط بینالملل
- 95. تحریفات تاریخی و رویکرد رسمی
- 96. پروتکلهای وزارت بهداشت در علوم پزشکی
- 97. طب رسمی و اثبات شده در مدلسازی سلامت
- 98. پرهیز از طبهای جایگزین بیاساس
- 99. مدلسازی سلامت و بیماری در چارچوب پزشکی نوین
- 100. پروتکلهای درمانی در مدلسازی دارویی
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.