دوره بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی فرآیند 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 زنجیره مارکوف
• 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
• 3. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف
• 4. ساختارهای حالت در زنجیره‌های مارکوف
• 5. فرآیندهای تصادفی و مدل‌سازی
• 6. مبانی نظریه بیزین
• 7. قضیه بیز و استنباط بیزی
• 8. مدل‌های احتمالاتی و توزیع‌های پیشین
• 9. توزیع‌های پسین و خواص آن‌ها
• 10. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
• 11. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
• 12. نصب و پیکربندی Stan
• 13. زبان برنامه‌نویسی Stan
• 14. نوشتن مدل‌های بیزی در Stan
• 15. انواع دستورات در Stan (model, data, parameters, generated quantities)
• 16. تعریف متغیرهای تصادفی در Stan
• 17. تعریف توزیع‌های پیشین در Stan
• 18. تعریف توزیع‌های پسین در Stan
• 19. کدنویسی مدل‌های خطی در Stan
• 20. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
• 21. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
• 22. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 23. ساخت مدل‌های چند سطحی
• 24. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های MCMC
• 26. تنظیم پارامترهای الگوریتم HMC/NUTS
• 27. تشخیص همگرایی در MCMC
• 28. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
• 29. عیب‌یابی مدل‌های Stan
• 30. رسم نمودارهای تشخیصی MCMC
• 31. کاربرد MCMC در علوم داده
• 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
• 33. مدل‌های فضایی بیزی
• 34. مدل‌سازی بقا در Stan
• 35. مدل‌سازی داده‌های شمارشی در Stan
• 36. مدل‌سازی داده‌های دودویی در Stan
• 37. کاربرد MCMC در اقتصاد اسلامی
• 38. مدل‌سازی ریسک در چارچوب اسلامی
• 39. مبانی بانکداری بدون ربا در مدل‌سازی
• 40. استفاده از Stan برای مدل‌های اقتصادی اسلامی
• 41. مدل‌سازی سرمایه‌گذاری با رویکرد اسلامی
• 42. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
• 43. مدل‌سازی اثربخشی دارو در Stan
• 44. مدل‌سازی عوامل خطر بیماری
• 45. مدل‌سازی داده‌های بالینی پیچیده
• 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 47. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
• 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 49. مدل‌سازی پیمایش‌ها در Stan
• 50. کاربرد MCMC در مهندسی
• 51. بهینه‌سازی طراحی در مهندسی
• 52. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
• 53. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 54. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فرآیند
• 55. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی
• 56. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 57. بهینه‌سازی با محدودیت
• 58. بهینه‌سازی بدون محدودیت
• 59. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
• 60. روش‌های نمونه‌گیری برای بهینه‌سازی
• 61. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی
• 62. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 63. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری ماشین
• 64. کاربرد MCMC در تنظیم مدل‌های پیچیده
• 65. بهینه‌سازی مدل‌های آماری عمیق
• 66. مقدمه‌ای بر Stan's optimization features
• 67. روش‌های بهینه‌سازی تقریبی در Stan
• 68. مقایسه MCMC با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک
• 69. کاربرد MCMC در تحلیل حساسیت
• 70. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌ها
• 71. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
• 72. استفاده از Stan برای مدل‌های دینامیکی
• 73. مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی با Stan
• 74. بهینه‌سازی فرآیندهای آماری
• 75. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
• 76. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
• 77. بهینه‌سازی سیاست‌ها با MCMC
• 78. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
• 79. مدل‌سازی تصاویر با رویکرد بیزی
• 80. بهینه‌سازی پارامترهای پردازش تصویر
• 81. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
• 82. مدل‌سازی زبان با رویکرد بیزی
• 83. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 84. بهینه‌سازی فرآیند MCMC با Stan: جمع‌بندی
• 85. مرور تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 86. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
• 87. مقیاس‌پذیری MCMC
• 88. بهینه‌سازی کد Stan
• 89. استفاده از Stan در پروژه‌های واقعی
• 90. نکات مهم در تفسیر نتایج MCMC
• 91. ارزیابی کیفیت مدل‌های بیزی
• 92. بهینه‌سازی فرآیند MCMC برای مدل‌های بزرگ
• 93. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حجیم
• 94. راهنمایی برای حل مسائل پیچیده با Stan
• 95. تمرینات عملی و پروژه‌های پیشرفته
• 96. مرور جامع مفاهیم و تکنیک‌ها
• 97. چالش‌های آینده در MCMC و Stan
• 98. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
• 99. نکات پایانی برای استفاده مؤثر از Stan