اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع شبیه‌سازی و تخمین توزیع‌های پیچیده با روش‌های نمونه‌برداری اهمیت و مدل‌های جریان‌ساز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع شبیه‌سازی و تخمین توزیع‌های پیچیده با روش‌های نمونه‌برداری اهمیت و مدل‌های جریان‌ساز

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های احتمالی و استنباط آماری در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمالات و استنباط آماری در یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه در توزیع‌های احتمالی چندمتغیره
• 3. چالش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده با ابعاد بالا
• 4. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو در فضای پیوسته
• 5. اصول و کاربردهای زنجیره مارکوف مونت‌کارلو
• 6. محدودیت‌های روش‌های کلاسیک در تخمین چگالی
• 7. معرفی مدل‌های جریان‌ساز نرمال‌ساز
• 8. ساختار شبکه‌های عصبی معکوس‌پذیر برای مدل‌سازی توزیع
• 9. توابع تبدیل و تغییر متغیر در مدل‌های جریان‌ساز
• 10. آموزش مدل‌های جریان‌ساز با استفاده از بیشینه‌سازی درست‌نمایی
• 11. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری اهمیت
• 12. تخمین انتگرال‌های پیچیده با روش نمونه‌برداری اهمیت
• 13. چالش‌های وزن‌دهی در فضاهای با ابعاد بالا
• 14. مفهوم نمونه‌برداری اهمیت بازگشتی
• 15. تلفیق مدل‌های جریان‌ساز و روش‌های نمونه‌برداری
• 16. معرفی الگوریتم نمونه‌برداری اهمیت آنیل شده
• 17. مکانیسم‌های بازگشت و نوسان در نمونه‌برداری آنیل شده
• 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی توزیع‌های پیشنهاد‌دهنده
• 19. ساختار الگوریتم Flow Annealed Importance Sampling
• 20. تحلیل پایداری و همگرایی در نمونه‌برداری آنیل شده
• 21. به‌کارگیری جریان‌های نرمال‌ساز برای بهبود توزیع پیشنهاد‌دهنده
• 22. تخمین شواهد مدل با استفاده از متدولوژی AIS
• 23. مقایسه روش‌های نمونه‌برداری مستقیم و آنیل شده
• 24. کاربرد مدل‌های جریان‌ساز در تخمین توزیع‌های پسین
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های جریان‌ساز با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 26. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های احتمالی عمیق
• 27. استفاده از روش‌های نمونه‌برداری در یادگیری تقویتی
• 28. بهینه‌سازی توزیع‌های متغیر برای مدل‌های مولد
• 29. کاربردهای شبیه‌سازی در تحلیل داده‌های پیچیده
• 30. ارزیابی دقت مدل‌های تخمین توزیع
• 31. روش‌های کاهش واریانس در نمونه‌برداری اهمیت
• 32. نقش توابع هدف در آموزش مدل‌های جریان‌ساز
• 33. تکنیک‌های تنظیم و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های احتمالی
• 34. کاربرد مدل‌های جریان‌ساز در فشرده‌سازی داده‌ها
• 35. شبیه‌سازی سیستم‌های دینامیکی با مدل‌های احتمالی
• 36. تحلیل حساسیت و پایداری در مدل‌های یادگیری عمیق
• 37. روش‌های ترکیبی برای تخمین پارامترهای مدل
• 38. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های نمونه‌برداری در محیط‌های محاسباتی
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های جریان‌ساز
• 40. پروژه نهایی: شبیه‌سازی توزیع‌های پیچیده با روش‌های ترکیبی