اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی آماری در حوزه هنر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی آماری در حوزه هنر

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آمار بیزی و مفاهیم پایه‌ای نمونه‌گیری MCMC
• 2. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling) و توزیع‌های شرطی کامل
• 3. معرفی محیط برنامه‌نویسی JAGS و اتصال آن به R و Python
• 4. فرموله‌سازی داده‌های کمی و کیفی حوزه هنر در چارچوب مدل‌های بیزی
• 5. مدل‌سازی بیزی قیمت‌گذاری آثار هنری و حراجی‌ها با JAGS
• 6. تحلیل عاملی بیزی (Bayesian Factor Analysis) برای سنجش ویژگی‌های زیبایی‌شناختی
• 7. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی بیزی برای بررسی سبک‌های هنری در طول زمان
• 8. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در تخصیص پنهان دریکله (LDA) برای تحلیل متن و نقد هنری
• 9. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی‌شده و رتبه‌بندی ترجیحات مخاطبان موزه و گالری‌ها
• 10. تحلیل ساختار پنهان اصالت‌سنجی آثار هنری با مدل‌های متغیر پنهان (Latent Variable Models)
• 11. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های هنری برای ورود به مدل‌های JAGS
• 12. کدنویسی مدل‌های بیزی در زبان JAGS و مشخص‌کردن توزیع‌های پیشین (Priors)
• 13. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف با استفاده از نمودارهای Trace و شاخص Gelman-Rubin
• 14. تحلیل حساسیت توزیع‌های پیشین بر نتایج مدل‌سازی داده‌های هنری
• 15. ارزیابی صحت و برازش مدل با بررسی‌های پیش‌بینانه پسین (Posterior Predictive Checks)
• 16. مدل‌سازی ترجیحات رنگی و بصری مخاطبان با استفاده از توزیع‌های گسسته و پیوسته
• 17. تحلیل داده‌های ناقص و مقادیر گمشده در بازار هنر با الگوریتم گیبس
• 18. ارزیابی و مقایسه مدل‌های آماری هنر با استفاده از معیارهای DIC و WAIC
• 19. استخراج و تجسم‌سازی توزیع‌های پسین پارامترهای مدل با ابزارهای R
• 20. پیاده‌سازی یک پروژه جامع عملی: پیش‌بینی محبوبیت و ارزش هنری با JAGS