کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای کار با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Stan: مروری بر مفاهیم و کاربردها
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan: محیط‌های توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 3. زبان مدل‌سازی Stan: نحو و قواعد اصلی
• 4. انواع داده‌ها در Stan: اعداد، رشته‌ها، آرایه‌ها و غیره
• 5. متغیرها و پارامترها در Stan: تعریف و تخصیص
• 6. توابع و عملگرها در Stan: توابع داخلی و تعریف توابع سفارشی
• 7. مدل‌های احتمالی در Stan: معرفی و مفاهیم پایه
• 8. توزیع‌های احتمالی در Stan: توزیع‌های رایج و انتخاب مناسب
• 9. تابع لگاریتم احتمال (Log Probability) در Stan: محاسبه و تفسیر
• 10. نمونه‌برداری Markov Chain Monte Carlo (MCMC): اصول و روش‌ها
• 11. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan: NUTS و Hamiltonian Monte Carlo
• 12. تشخیص همگرایی MCMC: معیارهای ارزیابی و روش‌های بهبود
• 13. پیش‌بینی و مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan
• 14. مدل‌های رگرسیون در Stan: رگرسیون خطی، لجستیک و غیرخطی
• 15. مدل‌های طبقه‌بندی در Stan: استفاده از توزیع‌های گسسته
• 16. مدل‌های تغییر شکل (Transformation Models) در Stan: تغییر متغیرها و توابع
• 17. مدل‌های پویا (Dynamic Models) در Stan: مدل‌سازی فرآیندهای زمانی
• 18. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models) در Stan
• 19. استفاده از Stan با R: اتصال و تعامل
• 20. استفاده از Stan با Python: اتصال و تعامل
• 21. استفاده از Stan با Julia: اتصال و تعامل
• 22. بهینه‌سازی مدل‌های Stan: تنظیم پارامترها و بهبود کارایی
• 23. اعتبارسنجی مدل‌های Stan: بررسی صحت و قابلیت اطمینان
• 24. مقایسه مدل‌ها در Stan: استفاده از معیارهای اطلاعاتی (AIC، BIC)
• 25. مدل‌سازی داده‌های گمشده در Stan: روش‌های جایگزینی و تخمین
• 26. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده در Stan: روش‌های تحلیل داده‌های محدود
• 27. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی پیچیده در Stan
• 28. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan: استفاده از توزیع‌های فضایی
• 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan: مدل‌های ARIMA و غیره
• 30. مدل‌سازی بقا در Stan: تحلیل زمان تا وقوع رویداد
• 31. مدل‌سازی رویدادهای نادر در Stan: روش‌های نمونه‌برداری و تخمین
• 32. کار با داده‌های بزرگ در Stan: روش‌های بهینه‌سازی و موازی‌سازی
• 33. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی: تولید داده‌های مصنوعی
• 34. بررسی و رفع خطاهای رایج در Stan
• 35. بهینه‌سازی کد Stan: افزایش سرعت و کارایی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی در Stan: مدل‌های ترکیبی و غیرخطی
• 37. مستندسازی و به اشتراک‌گذاری مدل‌های Stan
• 38. کاربرد Stan در علوم زیستی: ژنتیک، اپیدمیولوژی و غیره
• 39. کاربرد Stan در علوم اجتماعی: اقتصاد، روانشناسی و غیره
• 40. کاربرد Stan در مهندسی: کنترل، پردازش سیگنال و غیره
• 41. کاربرد Stan در علوم محیطی: اقلیم‌شناسی، اکولوژی و غیره
• 42. معرفی بسته‌های کمکی Stan: ابزارهای اضافی و توابع کاربردی
• 43. به‌روزرسانی Stan: دریافت آخرین نسخه‌ها و ویژگی‌ها
• 44. منابع یادگیری Stan: کتاب‌ها، مقالات، وب‌سایت‌ها و انجمن‌ها
• 45. آشنایی با خط فرمان و محیط ترمینال برای کار با Stan
• 46. مدیریت بسته‌ها و وابستگی‌ها در Stan
• 47. استفاده از کنترل نسخه (Git) برای مدیریت پروژه‌های Stan
• 48. نکات و ترفندهای حرفه‌ای برای کار با Stan
• 49. حل مسائل و چالش‌های رایج در مدل‌سازی با Stan
• 50. بررسی موردی: مدل‌سازی یک مسئله واقعی با Stan
• 51. مفاهیم احتمال و آمار برای مدل‌سازی در Stan
• 52. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای مدل‌سازی در Stan
• 53. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال برای مدل‌سازی در Stan
• 54. اصول طراحی مدل‌های آماری خوب در Stan
• 55. ارزیابی و تفسیر نتایج مدل‌های Stan
• 56. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 57. استفاده از Stan برای تحلیل عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
• 58. مدل‌سازی Bayesian در Stan: اصول و کاربردها
• 59. مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (Generalized Linear Models) در Stan
• 60. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته تعمیم‌یافته (Generalized Additive Models) در Stan
• 61. تکنیک‌های پیشرفته MCMC در Stan: Adaptive MCMC و Parallel MCMC
• 62. توسعه مدل‌های سفارشی در Stan: ایجاد توابع و توزیع‌های جدید
• 63. بهره‌وری در کدنویسی Stan: استفاده از بهترین شیوه‌ها و الگوها
• 64. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
• 65. مدل‌سازی با داده‌های چند متغیره در Stan
• 66. نحوه نوشتن کد Stan قابل فهم و قابل نگهداری
• 67. استفاده از Stan برای پیش‌بینی و تخمین پارامترها
• 68. بررسی و تحلیل خروجی‌های Stan: نمودارها و جداول
• 69. آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی نتایج Stan
• 70. استفاده از Stan در محیط‌های محاسباتی ابری
• 71. مدل‌سازی داده‌های پانل در Stan
• 72. مدل‌سازی داده‌های طولی در Stan
• 73. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از Stan: مدل‌های VAR و VECM
• 74. مدل‌سازی روابط علت و معلولی در Stan: مدل‌های مبتنی بر گراف
• 75. استفاده از Stan برای تصمیم‌گیری: تحلیل هزینه-فایده و بهینه‌سازی
• 76. مدل‌سازی ریسک در Stan: ارزیابی و مدیریت ریسک
• 77. استفاده از Stan برای پیش‌بینی تقاضا
• 78. مدل‌سازی زنجیره تامین با استفاده از Stan
• 79. استفاده از Stan در تحقیقات بازاریابی
• 80. مدل‌سازی رفتار مشتری با استفاده از Stan
• 81. استفاده از Stan در علوم سیاسی: تحلیل نظرسنجی و مدل‌سازی رای‌دهی
• 82. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با استفاده از Stan
• 83. استفاده از Stan در جرم‌شناسی: تحلیل الگوهای جرم و پیش‌بینی
• 84. مدل‌سازی سلامت عمومی با استفاده از Stan
• 85. استفاده از Stan در علوم مالی: مدیریت پورتفوی و ارزیابی ریسک
• 86. مفاهیم و روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در Stan
• 87. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در Stan
• 88. استفاده از Stan برای تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)
• 89. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین Bayesian با استفاده از Stan
• 90. استفاده از Stan برای تحلیل بیزین داده‌های بزرگ
• 91. مدل‌سازی Bayesian غیر پارامتری در Stan
• 92. استفاده از Stan برای تحلیل تصویر (Image Analysis)
• 93. مدل‌سازی داده‌های مکانی-زمانی در Stan
• 94. استفاده از Stan برای تحلیل متن (Text Analysis)
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی Bayesian با استفاده از Stan
• 96. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های زیستی-اطلاعاتی (Bioinformatics)
• 97. مدل‌سازی هوش مصنوعی با استفاده از Stan
• 98. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های حسگر
• 99. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با استفاده از Stan
• 100. آشنایی با استانداردهای کدنویسی Stan