فلشکارتهای آموزشی رفع مشکلات رایج در مدلسازی با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره رفع مشکلات رایج در مدلسازی با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلسازی آماری بیزی
- 2. مبانی احتمال و آمار
- 3. توزیعهای احتمال گسسته و پیوسته
- 4. مفاهیم کلیدی در مدلسازی بیزی
- 5. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی R
- 6. نصب و راهاندازی R و RStudio
- 7. مبانی کار با دادهها در R
- 8. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Python
- 9. نصب و راهاندازی Python و IDE مناسب
- 10. مبانی کار با دادهها در Python
- 11. مقدمهای بر نرمافزار Stan
- 12. نصب و راهاندازی Stan
- 13. مبانی سینتکس زبان Stan
- 14. ساختار کلی برنامههای Stan
- 15. تعریف مدلهای ساده در Stan
- 16. مفهوم پیشین (Prior) در مدلسازی بیزی
- 17. انتخاب پیشینهای مناسب
- 18. مفهوم درستنمایی (Likelihood)
- 19. تعریف توزیعهای درستنمایی رایج
- 20. نمونهگیری از توزیعهای پیشین و درستنمایی
- 21. مفهوم پسین (Posterior)
- 22. روشهای محاسبه توزیع پسین
- 23. مقدمهای بر روشهای نمونهگیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 24. مفهوم توزیعهای عرفی (Conjugate Priors)
- 25. مزایا و معایب توزیعهای عرفی
- 26. مقدمهای بر مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM)
- 27. مدلهای رگرسیون خطی در Stan
- 28. مدلهای رگرسیون لجستیک در Stan
- 29. مدلهای رگرسیون پواسون در Stan
- 30. مدلهای رگرسیون منفی دوجملهای در Stan
- 31. بررسی همگرایی MCMC
- 32. معیارهای تشخیص همگرایی MCMC
- 33. کاهش واریانس نمونهگیری
- 34. استفاده از توابع کمکی در Stan
- 35. مقدمهای بر مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models)
- 36. مزایای مدلهای سلسلهمراتبی
- 37. مدلهای سلسلهمراتبی تکسطحی
- 38. مدلهای سلسلهمراتبی چندسطحی
- 39. مدلهای اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
- 40. پیادهسازی مدلهای اثرات مختلط در Stan
- 41. مفاهیم متغیرهای تصادفی و اثرات ثابت
- 42. مدلسازی دادههای سری زمانی در Stan
- 43. مدلهای ARMA و ARIMA
- 44. مدلهای حالتفضایی (State-Space Models)
- 45. پیادهسازی مدلهای حالتفضایی در Stan
- 46. مقدمهای بر شبکههای عصبی در Stan
- 47. مدلهای رگرسیون چندجملهای در Stan
- 48. مدلهای دستهبندی چندکلاسه در Stan
- 49. مقدمهای بر مدلهای بقا (Survival Models)
- 50. مدلهای کاکس (Cox Models)
- 51. پیادهسازی مدلهای بقا در Stan
- 52. مدلسازی دادههای مکانی در Stan
- 53. مدلهای اتورگرسیو مکانی (CAR)
- 54. مدلهای اتورگرسیو مکانی-زمانی (STAR)
- 55. مقدمهای بر مدلسازی پیشبینی (Forecasting)
- 56. ارزیابی مدلهای پیشبینی
- 57. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 58. بهینهسازی کد Stan
- 59. عیبیابی رایج در مدلهای Stan
- 60. استفاده از بستههای کمکی برای Stan
- 61. تجسم نتایج مدلهای Stan
- 62. رسم نمودارهای پسین
- 63. رسم نمودارهای پیشبینی
- 64. تحلیل حساسیت مدل
- 65. مقدمهای بر مدلهای غیرپارامتری بیزی
- 66. فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
- 67. کاربرد فرآیندهای گوسی در مدلسازی
- 68. مقدمهای بر روشهای بیزی برای یادگیری ماشین
- 69. مدلهای بیزی برای دستهبندی
- 70. مدلهای بیزی برای رگرسیون
- 71. مقدمهای بر مدلهای گرافیکی بیزی
- 72. شبکههای بیزی (Bayesian Networks)
- 73. پیادهسازی شبکههای بیزی در Stan
- 74. مدلسازی دادههای پراکنده (Sparse Data)
- 75. تکنیکهای مواجهه با دادههای پراکنده
- 76. مقدمهای بر مدلهای پیشرفته سری زمانی
- 77. مدلهای تغییر رژیم (Regime-Switching Models)
- 78. پیادهسازی مدلهای تغییر رژیم در Stan
- 79. مدلسازی دادههای طولانی (Longitudinal Data)
- 80. مدلهای منحنی رشد (Growth Curve Models)
- 81. پیادهسازی مدلهای منحنی رشد در Stan
- 82. مدلسازی دادههای رویداد (Event Data)
- 83. مدلهای فرآیند پواسون (Poisson Process Models)
- 84. پیادهسازی مدلهای فرآیند پواسون در Stan
- 85. مقدمهای بر تحلیل عاملی بیزی
- 86. مدلهای عامل پنهان (Latent Factor Models)
- 87. پیادهسازی مدلهای عامل پنهان در Stan
- 88. مقدمهای بر مدلسازی شبکههای اجتماعی
- 89. مدلهای مبتنی بر گراف در Stan
- 90. پیادهسازی مدلهای شبکههای اجتماعی در Stan
- 91. مدلسازی دادههای متنی (Text Data)
- 92. مدلهای موضوعی بیزی (Bayesian Topic Models)
- 93. پیادهسازی مدلهای موضوعی در Stan
- 94. مقدمهای بر مدلسازی علّی بیزی
- 95. استنتاج علّی در چارچوب بیزی
- 96. کاربرد مدلسازی علّی بیزی
- 97. مقدمهای بر مدلسازی کمی در علوم اجتماعی
- 98. مدلسازی پیشرفته در علوم اجتماعی
- 99. کاربرد Stan در تحقیقات علوم اجتماعی
- 100. مقدمهای بر مدلسازی کمی در علوم زیستی
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.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
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
تنظیمات Stan
خطاهای Stan
رفع مشکلات Stan
کدنویسی Stan
مدلسازی آماری
مدلسازی بیزی
نمونهگیری مارکوف
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.