فلش‌کارت‌های آموزشی تنظیم پارامترهای MCMC با Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 2. مفاهیم اولیه نمونه‌برداری تصادفی
  • 3. نظریه احتمالات شرطی و استقلال
  • 4. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 5. ویژگی‌های توزیع‌های آماری
  • 6. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 8. انتخاب پیشین‌های مناسب در استنتاج بیزی
  • 9. تابع درستنمایی و نقش آن
  • 10. ساختار مدل‌های آماری
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 12. فرآیندهای مارکوف و خواص آن‌ها
  • 13. مفهوم حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 14. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو (MC)
  • 15. کاربرد روش‌های MC در محاسبات عددی
  • 16. شبیه‌سازی مونت کارلو برای تخمین انتگرال‌ها
  • 17. توزیع‌های هدف و شبیه‌سازی آن‌ها
  • 18. مشکلات شبیه‌سازی مستقیم توزیع‌های پیچیده
  • 19. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 20. نیاز به MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 21. ایده اصلی MCMC
  • 22. الگوریتم‌های MCMC
  • 23. نمونه‌برداری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
  • 24. مزایا و معایب نمونه‌برداری پذیرش-رد
  • 25. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 26. نحوه کار الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 27. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 28. تأثیر تابع پیشنهاد بر کارایی
  • 29. الگوریتم Metropolis
  • 30. حالت خاصی از Metropolis-Hastings
  • 31. چالش‌های پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 32. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 33. نحوه کار نمونه‌گیری گیبس
  • 34. شرط لازم برای نمونه‌گیری گیبس
  • 35. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های چندمتغیره
  • 36. مقایسه نمونه‌گیری گیبس با Metropolis-Hastings
  • 37. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 38. تشخیص همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 39. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 40. تحلیل خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 41. شاخص کاهش واریانس (Gelman-Rubin Statistic)
  • 42. تست‌های همگرایی دیگر
  • 43. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 44. طراحی توابع پیشنهاد کارآمد
  • 45. استفاده از نمونه‌گیری ترکیبی (Hybrid Sampling)
  • 46. نمونه‌گیری اهرمی (Langevin Sampling)
  • 47. روش‌های MCMC با گام زمانی متغیر
  • 48. مقدمه‌ای بر Stan
  • 49. معماری و قابلیت‌های Stan
  • 50. زبان مدل‌سازی Stan
  • 51. نحوه تعریف مدل در Stan
  • 52. پارامترها، متغیرهای مشاهده‌شده و متغیرهای پنهان
  • 53. توابع توزیع در Stan
  • 54. تعریف بخش‌های مدل (model block)
  • 55. تعریف بخش داده (data block)
  • 56. تعریف بخش پارامترها (parameters block)
  • 57. تعریف بخش متغیرهای کمکی (transformed data/parameters block)
  • 58. تعریف بخش نتایج (generated quantities block)
  • 59. تنظیم پارامترهای MCMC در Stan
  • 60. تنظیمات مربوط به الگوریتم‌های نمونه‌گیری
  • 61. تعداد تکرارها (iterations) و burn-in
  • 62. تعداد زنجیره‌ها (chains)
  • 63. تنظیمات مربوط به الگوریتم HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 64. تنظیمات مربوط به الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 65. تنظیم پارامترهای گام زمانی (stepsize) و تعداد گام‌ها (num_samples)
  • 66. تنظیم پارامترهای مربوط به همگرایی
  • 67. تنظیمات مربوط به پیش‌پردازش داده‌ها
  • 68. تنظیمات مربوط به اعتبارسنجی مدل
  • 69. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 70. استفاده از شاخص‌های همگرایی در Stan
  • 71. تحلیل نمودارهای سری زمانی در Stan
  • 72. بررسی خودهمبستگی در Stan
  • 73. تفسیر نتایج MCMC
  • 74. تخمین پارامترها و فواصل اطمینان بیزی
  • 75. نمودارهای توزیع پسین
  • 76. محاسبه آماره‌های توصیفی از توزیع پسین
  • 77. بررسی برازش مدل
  • 78. استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (WAIC, LOO-CV)
  • 79. مقایسه مدل‌های جایگزین
  • 80. کاربرد MCMC با Stan در علوم مختلف
  • 81. مثال‌های عملی در اقتصادسنجی
  • 82. مثال‌های عملی در آمار زیستی
  • 83. مثال‌های عملی در علوم اجتماعی
  • 84. مثال‌های عملی در یادگیری ماشین
  • 85. نکات تکمیلی و تکنیک‌های پیشرفته
  • 86. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با Stan
  • 87. تنظیمات پیشرفته برای مدل‌های پیچیده
  • 88. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 89. کارایی و بهینه‌سازی کد Stan
  • 90. نکات اخلاقی در تحلیل داده‌های آماری
  • 91. ملاحظات شرعی در کاربردهای مالی و اقتصادی
  • 92. تفسیر نتایج با رویکرد اسلامی
  • 93. پرهیز از مصادیق ربا در مدل‌سازی اقتصادی
  • 94. چارچوب‌های عقود اسلامی در مدل‌سازی
  • 95. ملاحظات شرعی در علوم پزشکی و روانشناسی
  • 96. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در تحلیل روابط
  • 97. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روانشناسی
  • 98. ملاحظات شرعی در تحلیل‌های تاریخی و سیاسی
  • 99. تأکید بر منافع ملی در روابط بین‌الملل
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی تحلیل داده شبیه‌سازی محاسبات آماری مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.