دوره مدل‌های گرافیکی بیزی و تحلیل تصمیم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های گرافیکی بیزی و تحلیل تصمیم

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

موضوع میانی: مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های گرافیکی بیزی و نقش آن‌ها در تحلیل تصمیم
• 2. احتمال شرطی و ساختار وابستگی در مدل‌های بیزی
• 3. نمایش گرافیکی روابط احتمالی
• 4. گراف‌های جهت‌دار بدون دور و شبکه‌های بیزی
• 5. تعریف متغیرهای تصادفی در شبکه‌های بیزی
• 6. تابع توزیع مشترک و فاکتورگیری احتمالاتی
• 7. استقلال شرطی و تشخیص آن در گراف‌ها
• 8. معیار d-Separation در شبکه‌های بیزی
• 9. ساختار گراف و اثر آن بر استنباط بیزی
• 10. پارامترسازی شبکه‌های بیزی
• 11. یادگیری ساختار مدل گرافیکی از داده‌ها
• 12. یادگیری پارامترهای شبکه بیزی
• 13. مدل‌های گرافیکی بیزی و داده‌های ناقص
• 14. استنباط دقیق در شبکه‌های بیزی
• 15. حذف متغیر برای محاسبه توزیع‌های حاشیه‌ای
• 16. الگوریتم Belief Propagation
• 17. پیام‌رسانی احتمالاتی در گراف‌های درختی
• 18. استنباط تقریبی در مدل‌های گرافیکی بیزی
• 19. نمونه‌گیری مونت‌کارلو در مدل‌های گرافیکی
• 20. نمونه‌گیری گیبس در شبکه‌های بیزی
• 21. روش‌های MCMC برای مدل‌های گرافیکی پیچیده
• 22. ارزیابی همگرایی و کیفیت نمونه‌های MCMC
• 23. مدل‌های گرافیکی بیزی سلسله‌مراتبی
• 24. شبکه‌های بیزی پویا و تصمیم‌گیری در طول زمان
• 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 26. متغیرهای تصمیم در چارچوب بیزی
• 27. تابع مطلوبیت و ترجیحات تصمیم‌گیرنده
• 28. زیان و هزینه مورد انتظار در تصمیم‌گیری بیزی
• 29. تابع زیان شرطی و تصمیم بهینه
• 30. ریسک بیزی و کمینه‌سازی ریسک مورد انتظار
• 31. قواعد تصمیم بیزی بر پایه پسین
• 32. مقایسه گزینه‌های تصمیم تحت عدم قطعیت
• 33. مدل‌سازی پیامدهای تصمیم در شبکه‌های بیزی
• 34. افزودن متغیرهای تصمیم به مدل گرافیکی
• 35. مدل‌های گرافیکی تصمیم‌گیری
• 36. شبکه‌های تصمیم‌گیری و ساختار آن‌ها
• 37. ارتباط شبکه‌های بیزی با شبکه‌های تصمیم
• 38. تعریف اطلاعات و شواهد در شبکه‌های تصمیم
• 39. ارزش مشاهده و ارزش اطلاعات
• 40. ارزش مورد انتظار اطلاعات کامل
• 41. ارزش مورد انتظار اطلاعات نمونه
• 42. تحلیل ارزش اطلاعات برای انتخاب داده‌های جدید
• 43. بهینه‌سازی تصمیم با اطلاعات ناقص
• 44. تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای با مدل‌های بیزی
• 45. شبکه‌های تصمیم‌گیری پویا
• 46. استنباط پسین پیش از انتخاب تصمیم
• 47. تحلیل سناریوهای مختلف تصمیم
• 48. تحلیل حساسیت در مدل‌های گرافیکی بیزی
• 49. حساسیت تصمیم به پارامترهای احتمالاتی
• 50. حساسیت تصمیم به ساختار گراف
• 51. تحلیل عدم قطعیت پارامترها
• 52. مدیریت عدم قطعیت مدل
• 53. مقایسه مدل‌های گرافیکی بیزی برای تصمیم‌گیری
• 54. انتخاب مدل بر اساس معیارهای بیزی
• 55. مدل‌سازی علّی با شبکه‌های بیزی
• 56. تفاوت وابستگی آماری و رابطه علّی
• 57. استفاده از مداخلات در مدل‌های گرافیکی
• 58. استنباط علّی برای پشتیبانی از تصمیم
• 59. ترکیب داده‌های مشاهده‌ای و دانش خبرگی
• 60. افزودن دانش متخصص به ساختار شبکه
• 61. به‌روزرسانی باورها با شواهد جدید
• 62. مدیریت شواهد متناقض در مدل بیزی
• 63. تصمیم‌گیری تحت شواهد ناقص یا مبهم
• 64. مدل‌سازی متغیرهای پنهان در شبکه‌های بیزی
• 65. مدل‌های گرافیکی با متغیرهای گسسته و پیوسته
• 66. شبکه‌های بیزی گاوسی
• 67. مدل‌های مخلوط و شبکه‌های گرافیکی
• 68. مدل‌های گرافیکی بیزی بزرگ‌مقیاس
• 69. کاهش پیچیدگی محاسباتی در استنباط
• 70. بهینه‌سازی ساختار گراف برای استنباط سریع
• 71. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی بیزی در Python
• 72. ساخت شبکه بیزی و تعریف وابستگی‌ها با ابزارهای محاسباتی
• 73. استنباط احتمالاتی و محاسبه پسین در Python
• 74. پیاده‌سازی شبکه‌های تصمیم‌گیری و محاسبه مطلوبیت
• 75. استفاده از MCMC برای ارزیابی تصمیم‌های پیچیده
• 76. اعتبارسنجی مدل‌های گرافیکی بیزی
• 77. ارزیابی عملکرد تصمیم‌های مبتنی بر مدل
• 78. آزمون پایداری تصمیم در سناریوهای مختلف
• 79. مطالعه موردی تشخیص و تصمیم‌گیری پزشکی
• 80. مطالعه موردی مدیریت ریسک و تخصیص منابع
• 81. مطالعه موردی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری مالی
• 82. طراحی یک مدل گرافیکی بیزی از مسئله واقعی
• 83. تبدیل مسئله کسب‌وکار یا مهندسی به شبکه تصمیم
• 84. تحلیل و مقایسه گزینه‌های تصمیم با مدل بیزی
• 85. طراحی گردش کار کامل از داده تا تصمیم
• 86. تفسیر نتایج استنباط و تصمیم برای ذی‌نفعان
• 87. اشتباهات رایج در طراحی مدل‌های گرافیکی تصمیم
• 88. بهینه‌سازی مدل برای تصمیم‌گیری قابل اتکا