دوره استفاده از Stan برای تحلیلهای پیشرفته همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استفاده از Stan برای تحلیلهای پیشرفته
موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی پیشرفته و ضرورت استفاده از زبان برنامه‌نویسی Stan
- 2. نصب و راه‌اندازی محیط Stan در زبان‌های R و Python (CmdStan و RStan)
- 3. ساختار کلی فایل‌های برنامه‌نویسی Stan (بخش‌های data، parameters، model و غیره)
- 4. تعریف توابع توزیع پیشین (Priors) و پسین (Posteriors) در مدل‌های بیزی
- 5. اصول نمونه‌گیری الگوریتم‌های همیلتونی مونت‌کارلو (HMC) و نمونه‌گیر گیبس نوکم (NUTS)
- 6. تنظیمات پیشرفته و پارامترهای کنترلی الگوریتم نمونه‌گیری در Stan
- 7. بررسی واگرایی‌های هامیلتونین (Divergent Transitions) و راه‌های رفع آن‌ها
- 8. مدیریت خطاهای مربوط به خطاهای درخت حداکثر عمق (Max Treedepth) در Stan
- 9. بررسی انرژی برآورد شده و اعتبارسنجی کیفیت نمونه‌برداری با نمودارهای E-BFMI
- 10. تشخیص مشکلات همگرایی زنجیره‌ها با شاخص R-hat و اندازه نمونه موثر (ESS)
- 11. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) و اثرات تصادفی در Stan
- 12. مدل‌های رگرسیون خطی و غیرخطی پیشرفته در بستر آمار بیزی با Stan
- 13. مدل‌سازی سری‌های زمانی و تحلیلهای فضا-زمان با استفاده از توابع Stan
- 14. مدل‌های ترکیبی (Mixture Models) و خوشه‌بندی پنهان در ساختار بیزی
- 15. مدل‌های متغیر پنهان و متغیرهای مفقود (Missing Data) در تحلیلهای Stan
- 16. بهینه‌سازی کدهای Stan برای افزایش سرعت محاسبات و کاهش زمان نمونه‌گیری
- 17. استفاده از بهینه‌سازی نقطه‌ای (Optimization) و الگوریتم‌های Variational Inference در Stan
- 18. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions) در بلوک functions
- 19. بررسی کدهای برداری‌سازی‌شده (Vectorization) برای بهینه‌سازی عملکرد مدل
- 20. تحلیل پس از نمونه‌گیری (Post-processing) و استخراج نتایج با پکیج‌های ArviZ و bayesplot
- 21. اعتبارسنجی پیشین و پسین (Prior and Posterior Predictive Checks) در ارزیابی مدل
- 22. پروژه جامع: پیاده‌سازی، عیب‌یابی و تحلیل پیشرفته یک مدل آماری پیچیده در محیط Stan
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.