دوره برنامه‌نویسی احتمالی و استنتاج متغیر برای تحلیل داده‌های پیچیده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی احتمالی و استنتاج متغیر برای تحلیل داده‌های پیچیده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استنتاج آماری و مدل‌سازی احتمالی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی احتمال و استنتاج بیزی در علوم داده
• 2. مروری بر مدل‌های احتمالی مولد
• 3. معرفی برنامه‌نویسی احتمالی و زبان‌های مدل‌سازی
• 4. نحو و ساختار اصلی در مدل‌سازی احتمالی
• 5. توزیع‌های آماری پایه و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی
• 6. استقلال و شرطی‌سازی در متغیرهای تصادفی
• 7. مفهوم استنتاج در مدل‌های احتمالی
• 8. چالش‌های محاسباتی در استنتاج دقیق
• 9. معرفی روش‌های مونت‌کارلو در استنتاج آماری
• 10. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس و کاربردهای آن
• 11. الگوریتم متروپلیس-هستینگز در فضای پارامتری
• 12. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌گیری در داده‌های حجیم
• 13. مفهوم استنتاج متغیر به عنوان بهینه‌سازی
• 14. تقریب توزیع‌های پسین با توزیع‌های ساده
• 15. واگرایی کولبک-لایبلر در استنتاج متغیر
• 16. تشکیل کران پایین شواهد یا ELBO
• 17. بهینه‌سازی پارامتریک در استنتاج متغیر
• 18. گرادیان سیاه برای تخمین پارامترها
• 19. استنتاج متغیر برنامه‌پذیر و خودکار
• 20. معماری مدل‌های احتمالی سلسله‌مراتبی
• 21. مدل‌سازی متغیرهای پنهان در داده‌های پیچیده
• 22. استفاده از مدل‌های آمیخته گاوسی برای خوشه‌بندی
• 23. مدل‌های رگرسیون احتمالی و استنتاج متغیر
• 24. تحلیل سری‌های زمانی با رویکرد برنامه‌نویسی احتمالی
• 25. مدل‌های فضای حالت و فیلترهای احتمالی
• 26. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع‌های پواسون و منفی دوجمله‌ای
• 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های احتمالی
• 28. تشخیص همگرایی در الگوریتم‌های استنتاج
• 29. تکنیک‌های کاهش واریانس در گرادیان‌ها
• 30. استفاده از شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی احتمالی
• 31. مدل‌های مولد عمیق و استنتاج متغیر
• 32. مقیاس‌پذیری در استنتاج متغیر برای کلان‌داده‌ها
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی با کتابخانه‌های استاندارد
• 34. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل
• 35. کاربرد مدل‌های احتمالی در سیستم‌های تصمیم‌گیر
• 36. اخلاق در مدل‌سازی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 37. بهینه‌سازی مدل‌های احتمالی برای کاربردهای صنعتی
• 38. حل مسائل پیچیده با ترکیب مدل‌های احتمالی و یادگیری عمیق
• 39. مستندسازی و اعتبارسنجی مدل‌های احتمالی
• 40. چشم‌انداز آینده برنامه‌نویسی احتمالی در ایران و جهان