دوره مدل‌های گرافیکی بیزی در داده‌کاوی پیشرفته بر روی داده‌های بزرگ و ناهمگن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های گرافیکی بیزی در داده‌کاوی پیشرفته بر روی داده‌های بزرگ و ناهمگن

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

موضوع میانی: مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
• 2. مبانی احتمال و آمار برای یادگیری ماشین
• 3. فضای نمونه و پیشامدها
• 4. قضیه بیز و کاربردهای آن
• 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی
• 6. توزیع‌های گسسته: دوجمله‌ای، پواسون، هندسی
• 7. توزیع‌های پیوسته: نرمال، نمایی، یکنواخت
• 8. امید ریاضی و واریانس
• 9. همبستگی و کوواریانس
• 10. قضیه حد مرکزی
• 11. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 12. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 13. ارزیابی مدل‌ها: دقت، صحت، بازیابی
• 14. رگرسیون خطی
• 15. رگرسیون لجستیک
• 16. دسته‌بندی‌کننده‌های بیزی ساده (Naive Bayes)
• 17. شبکه‌های بیزی: اصول و ساختار
• 18. گراف‌های جهت‌دار بدون دور (DAG)
• 19. متغیرهای پنهان و مدل‌های گرافیکی
• 20. انتشار اطلاعات در شبکه‌های بیزی
• 21. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 22. روش‌های دقیق استنتاج: حذف گاوسی، ضرب‌کننده
• 23. روش‌های تقریبی استنتاج: نمونه‌برداری مونت کارلو مارکوف (MCMC)
• 24. نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
• 25. نمونه‌برداری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
• 26. مدل‌های گرافیکی علّی (Causal Bayesian Networks)
• 27. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
• 28. الگوریتم‌های یادگیری ساختار: PC، Chow-Liu
• 29. یادگیری پارامترها در شبکه‌های بیزی
• 30. روش تخمین حداکثر درست‌نمایی (MLE)
• 31. روش تخمین بیزی
• 32. مدل‌های گرافیکی در داده‌کاوی
• 33. کاربرد شبکه‌های بیزی در کشف دانش
• 34. تحلیل سبد خرید با استفاده از مدل‌های بیزی
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر شبکه‌های بیزی
• 36. مدل‌های گرافیکی برای تحلیل متن
• 37. مدل موضوعی لِیتِنت (Latent Dirichlet Allocation - LDA)
• 38. پردازش زبان طبیعی و مدل‌های بیزی
• 39. مدل‌های گرافیکی در داده‌های بزرگ (Big Data)
• 40. چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
• 41. معماری‌های پردازش توزیع‌شده: MapReduce، Spark
• 42. مدل‌های گرافیکی در محیط‌های توزیع‌شده
• 43. یادگیری و استنتاج در مقیاس بزرگ
• 44. مدل‌های گرافیکی برای داده‌های ناهمگن
• 45. داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 46. ادغام اطلاعات از منابع مختلف
• 47. مدل‌های گرافیکی برای داده‌های ترکیبی (Heterogeneous Data)
• 48. مدل‌های زیرفضای مشترک
• 49. مدل‌های گرافیکی برای داده‌های زمانی
• 50. مدل‌های مخفی مارکوف (Hidden Markov Models - HMM)
• 51. مدل‌های گرافیکی متغیر زمانی (Dynamic Bayesian Networks - DBN)
• 52. کاربرد DBN در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 53. مدل‌های گرافیکی برای داده‌های مکانی-زمانی
• 54. یادگیری در حضور عدم قطعیت
• 55. مدل‌های بیزی برای تصمیم‌گیری
• 56. استراتژی‌های بهینه‌سازی در شرایط عدم قطعیت
• 57. تکنیک‌های یادگیری تقویتی
• 58. شبکه‌های عصبی بیزی
• 59. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در داده‌کاوی
• 60. محدودیت‌های مدل‌های گرافیکی سنتی
• 61. مدل‌های گرافیکی هیبریدی
• 62. ترکیب مدل‌های گرافیکی و یادگیری عمیق
• 63. مدل‌های گرافیکی پیشرفته
• 64. مدل‌های گرافیکی انتزاعی
• 65. مدل‌های گرافیکی سلسله‌مراتبی
• 66. استفاده از نظریه اطلاعات در مدل‌های بیزی
• 67. بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های پیچیده
• 68. روش‌های بیزین برای انتخاب مدل
• 69. نظریه اطلاعات متقابل و کاربرد آن
• 70. یادگیری خودکار ساختار و پارامترها
• 71. مدل‌های گرافیکی برای تشخیص ناهنجاری
• 72. کاربرد در امنیت سایبری
• 73. کاربرد در تشخیص تقلب
• 74. مدل‌های گرافیکی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 75. شناسایی جوامع و تأثیرگذاران
• 76. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 77. مدل‌های گرافیکی در علوم زیستی
• 78. تحلیل داده‌های ژنومیک
• 79. مدل‌سازی شبکه‌های مولکولی
• 80. مدل‌های گرافیکی در اقتصاد و مالی
• 81. پیش‌بینی بازارهای مالی
• 82. مدیریت ریسک با مدل‌های بیزی
• 83. مدل‌های گرافیکی در مهندسی
• 84. کنترل سیستم‌ها با عدم قطعیت
• 85. تشخیص خطا در سیستم‌های پیچیده
• 86. اخلاق در استفاده از مدل‌های گرافیکی
• 87. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 88. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 89. چالش‌های پیاده‌سازی در صنعت
• 90. ارزیابی عملکرد مدل‌های گرافیکی در دنیای واقعی
• 91. مطالعات موردی پیشرفته
• 92. پروژه‌های کاربردی مدل‌های گرافیکی بیزی
• 93. مباحث نوین در مدل‌های گرافیکی بیزی
• 94. آینده مدل‌های گرافیکی بیزی در هوش مصنوعی