دوره رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رفع اشکال و بهبود عملکرد Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط توسعه
• 3. ساختار یک مدل Stan
• 4. انواع داده‌ها در Stan
• 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
• 6. تابع لگاریتمی چگالی احتمال
• 7. نمونه‌برداری Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
• 8. الگوریتم‌های نمونه‌برداری NUTS
• 9. تعریف پارامترها و محدودیت‌ها
• 10. مشخص کردن مدل‌های سلسله مراتبی
• 11. بررسی اعتبار مدل Stan
• 12. تشخیص همگرایی MCMC
• 13. تجزیه و تحلیل نتایج MCMC
• 14. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
• 15. تاثیر توزیع پیشین بر نتایج
• 16. بهینه‌سازی مدل Stan
• 17. مقایسه مدل‌ها با استفاده از اطلاعات Bayesian
• 18. محاسبه فاصله اطمینان و بازه‌های قابل اعتماد
• 19. استفاده از Stan برای رگرسیون خطی
• 20. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
• 21. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
• 22. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
• 23. مدل‌سازی داده‌های گسسته با Stan
• 24. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته
• 25. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده
• 26. استفاده از Stan برای تحلیل بقا
• 27. مدل‌سازی چندمتغیره با Stan
• 28. استفاده از Stan برای تحلیل خوشه‌ای
• 29. مدل‌سازی گرافیکی با Stan
• 30. بهینه‌سازی سرعت اجرای مدل Stan
• 31. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
• 32. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
• 33. ادغام Stan با رابط‌های کاربری گرافیکی
• 34. نوشتن توابع سفارشی در Stan
• 35. استفاده از توابع ریاضی پیشرفته در Stan
• 36. مدل‌سازی با استفاده از توابع شرطی
• 37. مدل‌سازی با استفاده از حلقه‌ها
• 38. مدل‌سازی با استفاده از آرایه‌ها
• 39. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های Stan
• 40. استفاده از Stan برای تحلیل بیزی سلسله مراتبی پیچیده
• 41. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
• 42. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی با Stan
• 43. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 44. روش‌های موازی‌سازی در Stan
• 45. مقایسه Stan با سایر ابزارهای مدل‌سازی Bayesian
• 46. کاربردهای Stan در علوم پزشکی
• 47. کاربردهای Stan در علوم اجتماعی
• 48. کاربردهای Stan در مهندسی
• 49. کاربردهای Stan در اقتصاد
• 50. کاربردهای Stan در علوم محیطی
• 51. بررسی موارد مطالعاتی موفق با Stan
• 52. منابع آموزشی و مستندات Stan
• 53. انجمن کاربران Stan و پشتیبانی فنی
• 54. آینده Stan و توسعه‌های آتی
• 55. بهبود عملکرد مدل‌های Stan با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
• 56. استفاده از Stan برای مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 57. مدل‌سازی حساسیت پارامترها با Stan
• 58. استفاده از Stan برای تحلیل تصمیم‌گیری Bayesian
• 59. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل مدل Stan
• 60. مدل‌سازی با استفاده از توابع توزیع احتمال سفارشی
• 61. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های چندوجهی
• 62. مدل‌سازی داده‌های غیرایستا با Stan
• 63. بررسی و رفع مشکلات مربوط به همگرایی ضعیف MCMC
• 64. بهینه‌سازی کد Stan برای افزایش سرعت و کارایی
• 65. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های پیچیده و چندلایه
• 66. تکنیک‌های پیشرفته برای انتخاب مدل در Stan
• 67. مدل‌سازی داده‌های نامنظم با Stan
• 68. استفاده از Stan برای تحلیل تصویربرداری پزشکی
• 69. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها با Stan
• 70. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های ژنومیکس
• 71. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Stan
• 72. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده با استفاده از Stan
• 73. استفاده از Stan برای پیش‌بینی رویدادهای نادر
• 74. مدل‌سازی ریسک با Stan
• 75. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مالی
• 76. مدل‌سازی زنجیره تامین با Stan
• 77. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 78. مدل‌سازی رفتار مشتری با Stan
• 79. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های کشاورزی
• 80. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل با Stan
• 81. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های آب و هوا
• 82. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی با Stan
• 83. تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها با Stan
• 84. استفاده از Stan برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده
• 85. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده با Stan