اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ملاحظات کلیدی در استفاده از Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره ملاحظات کلیدی در استفاده از Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر Stan و آمار بیزی
- 2. نصب و راهاندازی Stan و محیطهای توسعه
- 3. ساختار یک مدل Stan: بلوکهای داده، پارامترها و مدل
- 4. زبان مدلسازی Stan: انواع داده و توابع
- 5. توابع احتمال در Stan: توزیعهای احتمالی رایج
- 6. تعریف مدلهای سلسله مراتبی در Stan
- 7. مدلهای بیزی تعمیمیافته (Generalized Bayesian Models)
- 8. ارزیابی مدل در Stan: تابع لگاریتم چگالی (Log-Likelihood)
- 9. نمونهگیری MCMC با Stan: الگوریتمهای NUTS و HMC
- 10. تشخیص همگرایی MCMC: معیارهای R-hat، Effective Sample Size و Traceplot
- 11. تنظیم پارامترهای نمونهگیری MCMC: الگوریتم NUTS
- 12. انتخاب prior مناسب در Stan
- 13. تاثیر prior بر نتایج MCMC
- 14. مدلسازی پارامترهای چندگانه در Stan
- 15. بهینهسازی مدل Stan: شناسایی و رفع مشکلات
- 16. خطاهای رایج در Stan و راهحلها
- 17. مقایسه مدلها در Stan: محاسبه WAIC و LOO
- 18. اعتبارسنجی مدل Stan: بررسی تناسب با دادهها
- 19. استفاده از Stan با R: رابط Stan و RStan
- 20. استفاده از Stan با Python: رابط PyStan
- 21. مدلسازی دادههای گمشده (Missing Data) در Stan
- 22. مدلسازی دادههای سانسورشده (Censored Data) در Stan
- 23. مدلسازی دادههای ترتیبی (Ordinal Data) در Stan
- 24. مدلسازی دادههای مکانی (Spatial Data) در Stan
- 25. مدلسازی سریهای زمانی (Time Series) در Stan
- 26. استفاده از Stan برای مدلسازی بقا (Survival Analysis)
- 27. مدلسازی تغییرات رگرسیونی (Regression Discontinuity) در Stan
- 28. مدلسازی اثرات درمان (Treatment Effects) در Stan
- 29. بررسی حساسیت مدل به انتخاب prior
- 30. بهبود کارایی نمونهگیری MCMC با استفاده از reparameterization
- 31. استفاده از Stan برای مدلسازی Bayesian A/B Testing
- 32. مقدمهای بر Stan Diagnostics
- 33. استفاده از Stan برای مدلسازی مدلهای ترکیبی (Mixture Models)
- 34. بهینهسازی کد Stan برای سرعت و کارایی
- 35. اشتباهات رایج در تعریف توابع احتمال
- 36. استفاده از توابع تعریفشده توسط کاربر (User-Defined Functions) در Stan
- 37. مستندسازی مدلهای Stan
- 38. انتشار و اشتراکگذاری مدلهای 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.