دوره نمونهگیری کارآمد در Stan: رویکرد HMC و NUTS همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره نمونهگیری کارآمد در Stan: رویکرد HMC و NUTS
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری از طریق HMC و NUTS در Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر آمار بیزی و نیاز به MCMC
- 2. مروری بر روشهای نمونهگیری MCMC
- 3. آشنایی با Stan: یک زبان برنامهنویسی احتمالی
- 4. نصب و راهاندازی Stan و رابطهای کاربری (RStan, CmdStan)
- 5. ساختار یک مدل Stan
- 6. انواع دادهها و توابع در Stan
- 7. مدلسازی توزیعهای احتمالی در Stan
- 8. مقدمهای بر گرادیان و Hessians
- 9. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC): اصول اولیه
- 10. پارامترهای HMC: طول گام، تعداد تکرارها، و غیره
- 11. تنظیم پارامترهای HMC برای بهبود کارایی
- 12. تشخیص مشکلات رایج در HMC (مانند گامهای بزرگ یا کوچک)
- 13. No-U-Turn Sampler (NUTS): یک الگوریتم HMC خود-تنظیم
- 14. مزایای استفاده از NUTS نسبت به HMC
- 15. تنظیم پارامترهای NUTS
- 16. درک و تفسیر آمارههای NUTS
- 17. ارزیابی همگرایی زنجیرههای MCMC (R-hat, Effective Sample Size)
- 18. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
- 19. پیشپردازش دادهها برای مدلسازی در Stan
- 20. مدلسازی مدلهای رگرسیونی با Stan و HMC/NUTS
- 21. مدلسازی مدلهای طبقهبندی با Stan و HMC/NUTS
- 22. مدلسازی مدلهای سلسله مراتبی با Stan و HMC/NUTS
- 23. استفاده از priorهای آگاهانه و غیرآگاهانه در Stan
- 24. مقایسه priorهای مختلف و تاثیر آنها بر نتایج
- 25. مدلسازی با دادههای از دست رفته (Missing Data) در Stan
- 26. روشهای اعتبارسنجی مدل در Stan
- 27. ارزیابی حساسیت مدل به پارامترها
- 28. بهینهسازی کد Stan برای افزایش سرعت نمونهگیری
- 29. استفاده از توابع و کتابخانههای از پیش تعریف شده در Stan
- 30. مدلسازی مدلهای پیچیده با استفاده از Stan
- 31. استفاده از Stan برای مسائل بیزی در علوم مختلف
- 32. کار با دادههای بزرگ در Stan
- 33. محاسبه احتمال پسین (Posterior Probability)
- 34. پیشبینی و ارزیابی مدل
- 35. تجسم نتایج MCMC در Stan
- 36. استفاده از Stan با زبانهای برنامهنویسی دیگر (Python, R)
- 37. نکات و ترفندهای پیشرفته برای نمونهگیری کارآمد در 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.