دوره تنظیم پارامترهای Stan برای نتایج بهینه همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای Stan برای نتایج بهینه
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلسازی آماری بیزی
- 2. مفاهیم اساسی استنتاج بیزی
- 3. نظریه احتمال و توزیعهای آماری
- 4. مدلسازی پارامتریک و ناپارامتریک
- 5. معرفی نرمافزار Stan
- 6. نصب و پیکربندی Stan
- 7. مرور کلی زبان Stan
- 8. ساختار پایه یک مدل Stan
- 9. تعریف دادهها در Stan
- 10. تعریف پارامترها در Stan
- 11. تعریف توزیع پیشین (Prior Distributions)
- 12. انتخاب توزیعهای پیشین مناسب
- 13. تعریف تابع درستنمایی (Likelihood Function)
- 14. توزیعهای نرمال، گوسی و مرتبط
- 15. توزیعهای برنولی، دوجملهای و مرتبط
- 16. توزیعهای پواسون، هندسی و مرتبط
- 17. توزیعهای گاما، بتا و مرتبط
- 18. مدلهای خطی در Stan
- 19. رگرسیون خطی بیزی
- 20. رگرسیون لجستیک بیزی
- 21. مدلهای سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
- 22. مفهوم سطوح مختلف در مدلهای سلسله مراتبی
- 23. مدلهای اثرات تصادفی (Random Effects Models)
- 24. مدلهای اثرات ثابت (Fixed Effects Models)
- 25. مدلهای مختلط (Mixed Effects Models)
- 26. مدلهای خطای متغیر (Errors-in-Variables Models)
- 27. مدلهای سری زمانی در Stan
- 28. مدلهای ARIMA بیزی
- 29. مدلهای حالت فضا (State-Space Models)
- 30. مدلهای مارکوف سوئیچینگ (Markov Switching Models)
- 31. مدلهای پیشبینی در Stan
- 32. ارزیابی مدلهای آماری
- 33. معیارهای ارزیابی مدل (DIC, WAIC, LOO-CV)
- 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
- 35. تشخیص همگرایی زنجیرههای مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 36. نمودارهای همگرایی (Trace Plots)
- 37. آمارههای مونت کارلو (Gelman-Rubin Statistic)
- 38. شناسایی و رفع مشکلات همگرایی
- 39. تنظیم پارامترهای MCMC
- 40. تعداد گامهای اولیه (Warm-up/Burn-in)
- 41. تعداد زنجیرهها (Chains)
- 42. تعداد نمونهها در هر زنجیره (Samples per Chain)
- 43. استفاده از الگوریتم HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
- 44. تنظیم گامهای HMC (Step Size)
- 45. تنظیم تعداد گامهای HMC (Number of Steps)
- 46. تنظیم پارامترهای L-BFGS
- 47. بهینهسازی مدلهای پیچیده
- 48. مدلسازی دادههای طولی
- 49. مدلسازی دادههای فضایی
- 50. مدلهای بقا (Survival Models)
- 51. مدلهای کاپلان-مایر بیزی
- 52. مدلهای کوکس بیزی
- 53. مدلهای آماری برای دادههای شمارشی (Count Data)
- 54. مدلهای آماری برای دادههای دودویی (Binary Data)
- 55. مدلهای آماری برای دادههای ترتیبی (Ordinal Data)
- 56. مدلهای آماری برای دادههای طبقهبندی (Categorical Data)
- 57. مدلهای شبکهای بیزی (Bayesian Network Models)
- 58. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 59. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
- 60. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 61. کاربرد Stan در علوم مهندسی
- 62. کاربرد Stan در علوم محیطی
- 63. کاربرد Stan در علوم سیاسی
- 64. کاربرد Stan در مطالعات فرهنگی
- 65. کاربرد Stan در مطالعات آموزشی
- 66. کاربرد Stan در مطالعات پزشکی
- 67. کاربرد Stan در مطالعات روانشناسی
- 68. مدلسازی عاملی (Factor Analysis) بیزی
- 69. مدلسازی ساختار عاملی (Structural Equation Modeling) بیزی
- 70. تحلیل مسیر (Path Analysis) بیزی
- 71. مدلسازی روابط علی (Causal Inference)
- 72. روشهای شبیهسازی در Stan
- 73. تولید دادههای شبیهسازی شده
- 74. آزمایش حساسیت پارامترها
- 75. مدلسازی با دادههای از دست رفته (Missing Data)
- 76. روشهای جایگزینی دادههای از دست رفته
- 77. مدلسازی با دادههای پرت (Outlier Detection)
- 78. مدلسازی با ساختارهای مکانی-زمانی
- 79. مدلسازی شبکههای اجتماعی
- 80. مدلسازی شبکههای پیچیده
- 81. کاربرد Stan در تحلیل دادههای کلان (Big Data)
- 82. بهینهسازی عملکرد Stan
- 83. استفاده از دستورات پیشرفته Stan
- 84. دستورات `generated quantities`
- 85. دستورات `log_lik` و `log_p`
- 86. استفاده از Stan برای استنتاج سفارشی
- 87. مدلسازی بیزی برای یادگیری ماشین
- 88. مقایسه مدلهای بیزی و فراوانیگرا
- 89. ملاحظات اخلاقی در مدلسازی آماری
- 90. مرجعدهی به منابع علمی معتبر
- 91. کتابخانههای کمکی Stan (RStan, PyStan)
- 92. مفاهیم پیشرفته در زبان Stan
- 93. توابع سفارشی در Stan
- 94. بهینهسازی کد Stan
- 95. پیشپردازش دادهها برای Stan
- 96. پسپردازش نتایج Stan
- 97. گزارشدهی نتایج مدلسازی بیزی
- 98. اهمیت تفسیر نتایج در چارچوب علمی
- 99. کاربرد عملی مدلسازی آماری بیزی در پژوهش
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.