فلشکارتهای آموزشی تنظیمات پیشرفته برای مدلسازی در Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای مدلسازی در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی R و محیط Stan
- 2. نصب و راهاندازی Stan و ابزارهای مرتبط
- 3. ساختار کلی مدلهای بیزی و مفاهیم پایه
- 4. مقدمهای بر مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM) در Stan
- 5. مدلسازی رگرسیون خطی با Stan
- 6. مدلسازی رگرسیون لجستیک با Stan
- 7. مدلسازی رگرسیون پواسون با Stan
- 8. مدلسازی رگرسیون ناپارامتری با Stan
- 9. مفاهیم پیشرفته در مدلسازی بیزی: سلسلهمراتب
- 10. مدلهای سلسلهمراتبی خطی با Stan
- 11. مدلهای اثرات مختلط (Mixed Effects) با Stan
- 12. مدلسازی سریهای زمانی با Stan
- 13. مدلسازی مدلهای اتورگرسیو (AR) با Stan
- 14. مدلسازی مدلهای میانگین متحرک (MA) با Stan
- 15. مدلسازی مدلهای ARMA و ARIMA با Stan
- 16. مدلسازی مدلهای GARCH با Stan
- 17. مدلسازی دادههای فضایی با Stan
- 18. مقدمهای بر شبکههای عصبی بیزی
- 19. مدلسازی شبکههای عصبی ساده با Stan
- 20. مدلسازی شبکههای عصبی عمیق با Stan
- 21. مدلسازی مدلهای گرافیکی بیزی
- 22. مقدمهای بر مدلهای مارکوف پنهان (HMM)
- 23. پیادهسازی HMM در Stan
- 24. مدلسازی مدلهای عامل پنهان (LVM)
- 25. کاربرد LVM در تحلیل دادههای پیمایشی
- 26. مدلسازی مدلهای بقا (Survival Analysis) با Stan
- 27. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards) در Stan
- 28. مدلهای بقای پارامتری در Stan
- 29. مدلسازی دادههای پرت (Outlier Detection)
- 30. روشهای تشخیص و مدیریت دادههای پرت
- 31. مدلسازی مدلهای خطی تعمیمیافته مختلط (GLMM)
- 32. پیادهسازی GLMM در Stan
- 33. مدلسازی مدلهای رگرسیون کوانتایل (Quantile Regression)
- 34. مدلسازی رگرسیون کوانتایل سلسلهمراتبی
- 35. مدلسازی مدلهای غیرپارامتری با Stan
- 36. روشهای نمونهگیری مونت کارلو در Stan
- 37. روشهای MCMC پیشرفته (NUTS, HMC)
- 38. ارزیابی و تشخیص همگرایی در MCMC
- 39. شاخصهای ارزیابی کیفیت نمونهگیری (R-hat, ESS)
- 40. اعتبارسنجی مدلهای بیزی
- 41. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای مدلهای بیزی
- 42. اعتبارسنجی پیشبینی (Posterior Predictive Checks)
- 43. مقایسه مدلهای بیزی (DIC, WAIC, LOO-CV)
- 44. بهینهسازی کد Stan برای کارایی
- 45. استفاده از دستورات و توابع کارآمد در Stan
- 46. موازیسازی در Stan
- 47. استفاده از GPU در Stan
- 48. مدیریت خطاها و اشکالزدایی در Stan
- 49. نوشتن کدهای ماژولار و قابل استفاده مجدد
- 50. مقدمهای بر مدلسازی علّی (Causal Inference)
- 51. کاربرد مدلهای بیزی در استنتاج علّی
- 52. مدلسازی متغیرهای میانجی (Mediator Models)
- 53. مدلسازی متغیرهای تعدیلکننده (Moderator Models)
- 54. روشهای مبتنی بر تطابق (Matching) در استنتاج علّی
- 55. روشهای مبتنی بر وزندهی (Weighting) در استنتاج علّی
- 56. روشهای مبتنی بر متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
- 57. مدلسازی مدلهای ساختاری (Structural Equation Models)
- 58. پیادهسازی SEM در Stan
- 59. مدلسازی مدلهای چندسطحی (Multilevel Models)
- 60. کاربرد مدلهای چندسطحی در علوم اجتماعی
- 61. مدلسازی دادههای متنی با Stan
- 62. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با مدلهای بیزی
- 63. مدلسازی موضوعی (Topic Modeling) با Stan
- 64. مقدمهای بر یادگیری تقویتی بیزی
- 65. کاربرد یادگیری تقویتی بیزی در تصمیمگیری
- 66. مدلسازی مدلهای تصمیمگیری مارکوف (MDP)
- 67. پیادهسازی MDP در Stan
- 68. مدلسازی مدلهای تصمیمگیری پنهان مارکوف (HMDP)
- 69. مدلسازی مدلهای بازی بیزی
- 70. کاربرد مدلهای بیزی در اقتصاد رفتاری
- 71. مدلسازی انتخاب منطقی (Rational Choice)
- 72. مدلسازی ترجیحات افراد
- 73. مدلسازی رفتار مصرفکننده
- 74. مدلسازی رفتار تولیدکننده
- 75. مدلسازی ریسک و عدم قطعیت
- 76. مدلسازی عدم اطمینان در پیشبینیها
- 77. مدلسازی ریسک اعتباری
- 78. مدلسازی ریسک بازار
- 79. مدلسازی ریسک عملیاتی
- 80. مدلسازی مدلهای مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
- 81. پیادهسازی ABM در Stan
- 82. شبیهسازی سناریوهای مختلف با Stan
- 83. تحلیل حساسیت در مدلهای بیزی
- 84. انتقال مدل (Model Transfer) در Stan
- 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با مدلهای بیزی
- 86. کاربرد مدلهای بیزی در بهداشت عمومی
- 87. مدلسازی انتشار بیماریها
- 88. مدلسازی اثربخشی واکسیناسیون
- 89. مدلسازی سیستمهای سلامت
- 90. مدلسازی دادههای زیستی با Stan
- 91. مدلسازی دادههای ژنتیکی
- 92. مدلسازی دادههای بالینی
- 93. مدلسازی مدلهای پیشبینی در علم داده
- 94. مدلسازی پیشبینی سریهای زمانی پیچیده
- 95. مدلسازی پیشبینی رفتار مشتری
- 96. مدلسازی پیشبینی تقاضا
- 97. مدلسازی پیشبینی قیمت
- 98. مدلسازی مدلهای یادگیری ماشین بیزی
- 99. مقدمهای بر استنتاج بایاسین در یادگیری ماشین
- 100. کاربرد استنتاج بایاسین در الگوریتمهای یادگیری ماشین
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:
Bayesian statistics
MCMC
Stan
آمار بیزی
آمار پیشرفته
تنظیمات Stan
مدلسازی آماری
مدلسازی در Stan
نرمافزار آماری
نمونهگیری مارکوف
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.