دوره بهبود درک از جزئیات فنی در پیادهسازی Gibbs Sampling همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهبود درک از جزئیات فنی در پیادهسازی Gibbs Sampling
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری Gibbs در JAGS
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر آمار بیزی و نیاز به روشهای MCMC
- 2. مروری بر روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف
- 3. مفهوم و اصول اساسی نمونهگیری Gibbs
- 4. مزایای استفاده از Gibbs Sampling نسبت به سایر روشهای MCMC
- 5. جگس (JAGS): معرفی و نصب
- 6. ساختار یک مدل JAGS
- 7. تعریف مدلهای بیزی ساده در JAGS با Gibbs Sampling
- 8. توزیعهای احتمالاتی رایج در JAGS
- 9. مشخص کردن توزیعهای پیشین (Prior Distributions)
- 10. مشخص کردن تابع درستنمایی (Likelihood Function)
- 11. مشخص کردن توزیع پسین (Posterior Distribution)
- 12. اجرای نمونهگیری Gibbs در JAGS
- 13. بررسی همگرایی زنجیرههای مارکوف
- 14. معیارهای تشخیص همگرایی: Trace Plots
- 15. معیارهای تشخیص همگرایی: Autocorrelation Plots
- 16. معیارهای تشخیص همگرایی: Gelman-Rubin Statistic
- 17. تنظیم پارامترهای نمونهگیری در JAGS (burn-in, thinning, adaptation)
- 18. بهینهسازی عملکرد JAGS
- 19. مدلسازی متغیرهای گسسته با Gibbs Sampling در JAGS
- 20. مدلسازی متغیرهای پیوسته با Gibbs Sampling در JAGS
- 21. مدلسازی دادههای از دست رفته (Missing Data) با Gibbs Sampling
- 22. مدلسازی مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models) با Gibbs Sampling
- 23. پیادهسازی Gibbs Sampling برای مدلهای خطی تعمیمیافته (GLMs)
- 24. پیادهسازی Gibbs Sampling برای مدلهای مخلوط (Mixture Models)
- 25. استفاده از Gibbs Sampling در مدلهای تغییر حالت (State-Space Models)
- 26. بررسی تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج Gibbs Sampling
- 27. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در Gibbs Sampling
- 28. عیبیابی مشکلات رایج در اجرای Gibbs Sampling
- 29. نوشتن مدلهای پیچیدهتر در JAGS
- 30. کار با دادههای بزرگ در JAGS
- 31. استفاده از Gibbs Sampling برای مسائل بهینهسازی بیزی
- 32. مقایسه Gibbs Sampling با سایر الگوریتمهای MCMC پیشرفته
- 33. بررسی کیس استادی: مدلسازی یک مجموعه داده واقعی با Gibbs Sampling در JAGS
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.