اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای مونت کارلو مارکوف زنجیرهای
- 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار بیزی
- 3. مدلهای آماری و توابع احتمال
- 4. نرمافزار Stan: معرفی و نصب
- 5. ساختار یک مدل Stan
- 6. انواع دادهها در Stan
- 7. زبان برنامهنویسی Stan: اصول اولیه
- 8. متغیرهای تصادفی در Stan
- 9. توابع توزیع احتمال در Stan
- 10. تعریف مدلهای آماری با Stan
- 11. پارامترهای مدل و پیشینها
- 12. محاسبه توزیع پسین با MCMC
- 13. الگوریتمهای نمونهبرداری MCMC در Stan
- 14. توابع هدف در Stan
- 15. نمونهبرداری از توزیع پسین
- 16. تشخیص همگرایی MCMC
- 17. معیارهای ارزیابی همگرایی
- 18. تنظیم پارامترهای MCMC: تعداد تکرارها
- 19. تنظیم پارامترهای MCMC: گامهای پیشنهادی
- 20. تنظیم پارامترهای MCMC: الگوریتمهای نمونهبرداری
- 21. بهینهسازی مدل Stan
- 22. پیشبینی با مدل Stan
- 23. اعتبارسنجی مدل Stan
- 24. مقایسه مدلها با استفاده از معیار BIC
- 25. مقایسه مدلها با استفاده از معیار WAIC
- 26. مدلهای رگرسیونی در Stan
- 27. مدلهای خطی تعمیمیافته در Stan
- 28. مدلهای سلسله مراتبی در Stan
- 29. مدلهای مخلوط در Stan
- 30. مدلسازی دادههای گمشده در Stan
- 31. مدلسازی دادههای زمانی در Stan
- 32. تحلیل بقا با Stan
- 33. مدلسازی دادههای فضایی با Stan
- 34. آشنایی با بستههای Stan در R
- 35. آشنایی با بستههای Stan در Python
- 36. استفاده از Stan با رابط کاربری گرافیکی
- 37. عیبیابی مشکلات رایج در Stan
- 38. بهبود کارایی محاسباتی در Stan
- 39. مدلسازی مسائل پیچیده با Stan
- 40. کاربرد Stan در علوم پزشکی
- 41. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 42. کاربرد Stan در مهندسی
- 43. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
- 44. مدلسازی دادههای چندمتغیره با Stan
- 45. استفاده از Stan برای تحلیل سریهای زمانی
- 46. مدلسازی غیرپارامتری با Stan
- 47. روشهای تقریب در Stan
- 48. تکنیکهای کاهش ابعاد در Stan
- 49. مدلسازی دادههای نامتوازن با Stan
- 50. مدلسازی دادههای بزرگ با Stan
- 51. بهینهسازی کد Stan برای سرعت
- 52. استفاده از Stan برای یادگیری ماشین
- 53. مدلسازی Bayesian شبکههای عصبی با Stan
- 54. کاربرد Stan در تحلیل تصاویر
- 55. مدلسازی دادههای ژنتیکی با Stan
- 56. مدلسازی دادههای زیستمحیطی با Stan
- 57. تفسیر نتایج Stan و ارائه گزارش
- 58. نوشتن مقالات علمی با استفاده از نتایج Stan
- 59. آموزش شخصیسازی مدلهای Stan
- 60. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای نظرسنجی
- 61. مدلسازی دادههای پانل با Stan
- 62. مدلسازی دادههای مکانی-زمانی با Stan
- 63. آشنایی با منابع آموزشی Stan
- 64. نکات و ترفندهای استفاده از Stan
- 65. مطالعه موردی: تحلیل یک مجموعه داده واقعی با Stan
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.