دوره بهینهسازی فرآیند MCMC با Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی فرآیند MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر بهینهسازی MCMC در آمار بیزی
- 2. مروری بر Stan و مزایای آن
- 3. نصب و راهاندازی Stan و محیط توسعه
- 4. ساختار یک مدل Stan
- 5. انواع داده در Stan
- 6. توابع توکار Stan و تعریف توابع سفارشی
- 7. مفاهیم اولیه نمونهگیری MCMC
- 8. الگوریتمهای نمونهگیری در Stan (NUTS, HMC)
- 9. تشخیص همگرایی MCMC: R-hat و Effective Sample Size
- 10. تفسیر خروجی Stan: پارامترها، زنجیرهها و نمودارها
- 11. پیشپردازش دادهها برای Stan
- 12. مدلسازی احتمالات پیشین (Priors) در Stan
- 13. انتخاب توزیع پیشین مناسب
- 14. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج MCMC
- 15. مدلسازی احتمالات درستنمایی (Likelihood) در Stan
- 16. مدلسازی خطای اندازهگیری در Stan
- 17. مدلسازی دادههای گسسته در Stan
- 18. مدلسازی دادههای سلسله مراتبی (Hierarchical Data) در Stan
- 19. استفاده از محدودیتها (Constraints) در Stan
- 20. بهینهسازی سرعت MCMC با تنظیم پارامترهای الگوریتم
- 21. تنظیم پارامترهای HMC: step size, delta
- 22. تنظیم پارامترهای NUTS: target acceptance rate
- 23. استفاده از Gradient Stabilization در Stan
- 24. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
- 25. مشکلات Divergence و راهکارهای آن
- 26. مشکلات Self-Rejection و راهکارهای آن
- 27. بهینهسازی کد Stan برای افزایش کارایی
- 28. استفاده از توابع برداری (Vectorized Functions)
- 29. استفاده از توابع شرطی (Conditional Functions)
- 30. مدلسازی با دادههای از دست رفته (Missing Data) در Stan
- 31. مدلسازی با متغیرهای پنهان (Latent Variables) در Stan
- 32. اعتبارسنجی مدل Stan
- 33. مقایسه مدلها با استفاده از WAIC و LOO-CV
- 34. پیادهسازی مدلهای پیچیده در Stan
- 35. کار با Stan در R و Python
- 36. استفاده از بستههای R برای Stan (rstan, brms)
- 37. استفاده از بستههای Python برای Stan (PyStan)
- 38. بهینهسازی مدلهای Stan برای دادههای بزرگ
- 39. تکنیکهای کاهش حافظه در Stan
- 40. استفاده از Stan برای Bayesian Time Series Analysis
- 41. استفاده از Stan برای Bayesian Regression Models
- 42. استفاده از Stan برای Bayesian Generalized Linear Models
- 43. استفاده از Stan برای Bayesian Mixture Models
- 44. بهینهسازی فرآیند MCMC با استفاده از Stan در مسائل واقعی
- 45. مطالعه موردی: مدلسازی یک مسئله بیزی پیچیده با 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.