فلشکارتهای آموزشی HMC و NUTS: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته در Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره HMC و NUTS: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری از طریق HMC و NUTS در Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمات و مبانی احتمالات
- 2. مفاهیم کلیدی در آمار بیزی
- 3. شبیهسازی مونت کارلو
- 4. مقدمهای بر زنجیرههای مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 5. الگوریتمهای نمونهگیری گیبس
- 6. الگوریتم نمونهگیری پذیرش-رد
- 7. مقدمهای بر الگوریتمهای MCMC پیشرفته
- 8. مبانی الگوریتمهای نمونهگیری بردار پیوسته
- 9. کاربرد الگوریتمهای MCMC در مدلهای آماری
- 10. معرفی زبان برنامهنویسی Stan
- 11. نصب و راهاندازی Stan
- 12. مبانی سینتکس Stan
- 13. مدلسازی در Stan: مثالهای ساده
- 14. تعریف مدلهای احتمالی در Stan
- 15. توابع چگالی احتمال در Stan
- 16. توزیعهای پیشین و پسین در Stan
- 17. نمونهگیری از توزیع پسین در Stan
- 18. ارزیابی همگرایی الگوریتمهای MCMC
- 19. شاخصهای ارزیابی همگرایی (Rhat, n_eff)
- 20. عیبیابی مدلهای Stan
- 21. بهینهسازی مدلهای Stan
- 22. مقدمهای بر الگوریتمهای HMC
- 23. مبانی فیزیکی HMC
- 24. فرمولبندی ریاضی HMC
- 25. انتخاب پارامترهای HMC (گام زمانی، تعداد گام)
- 26. کاربرد HMC در مدلهای پیچیده
- 27. مقدمهای بر الگوریتمهای NUTS
- 28. تفاوتهای HMC و NUTS
- 29. مبانی الگوریتم NUTS
- 30. انتخاب پارامترهای NUTS
- 31. کاربرد NUTS در مدلهای آماری
- 32. ملاحظات محاسباتی در HMC و NUTS
- 33. مقایسه الگوریتمهای MCMC برای مدلهای بیزی
- 34. مدلسازی رگرسیون خطی در Stan
- 35. مدلسازی رگرسیون لجستیک در Stan
- 36. مدلسازی سریهای زمانی در Stan
- 37. مدلسازی سلسلهمراتبی در Stan
- 38. مدلسازی دادههای فضایی در Stan
- 39. مدلسازی شبکههای بیزی در Stan
- 40. مقدمهای بر یادگیری ماشین بیزی
- 41. کاربرد HMC/NUTS در شبکههای عصبی بیزی
- 42. کاربرد HMC/NUTS در مدلهای مخلوط
- 43. کاربرد HMC/NUTS در مدلهای پنهان مارکوف
- 44. کاربرد HMC/NUTS در مدلهای بقا
- 45. کاربرد HMC/NUTS در مدلهای رتبهبندی
- 46. کاربرد HMC/NUTS در مدلهای انتخاب گسسته
- 47. کاربرد HMC/NUTS در اقتصاد سنجی بیزی
- 48. کاربرد HMC/NUTS در زیستشناسی آماری
- 49. کاربرد HMC/NUTS در علوم داده
- 50. ملاحظات مربوط به دادههای پرت در مدلسازی بیزی
- 51. مدیریت عدم قطعیت در مدلهای بیزی
- 52. اعتبارسنجی مدلهای بیزی
- 53. مقایسه مدلهای بیزی با روشهای فراوانیگرا
- 54. کاربرد Stan در پژوهشهای علمی
- 55. ملاحظات اخلاقی در مدلسازی آماری
- 56. روشهای پیشرفته در Stan
- 57. تکنیکهای نمونهگیری موازی در Stan
- 58. استفاده از Stan با زبانهای دیگر (R, Python)
- 59. مدلسازی با استفاده از دادههای بزرگ در Stan
- 60. مدلسازی با استفاده از دادههای چندسطحی
- 61. مدلسازی با استفاده از دادههای طولانیمدت
- 62. مدلسازی با استفاده از دادههای ساختاریافته
- 63. مدلسازی با استفاده از دادههای بدون ساختار
- 64. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت
- 65. استفاده از Stan برای تحلیل عدم قطعیت
- 66. استفاده از Stan برای بهینهسازی پارامترها
- 67. استفاده از Stan برای استنتاج علی
- 68. استفاده از Stan برای پیشبینی
- 69. استفاده از Stan برای تشخیص ناهنجاری
- 70. استفاده از Stan برای طبقهبندی
- 71. استفاده از Stan برای خوشهبندی
- 72. استفاده از Stan برای تشخیص الگو
- 73. استفاده از Stan برای پردازش زبان طبیعی
- 74. استفاده از Stan برای بینایی ماشین
- 75. استفاده از Stan برای رباتیک
- 76. استفاده از Stan برای سیستمهای توصیهگر
- 77. استفاده از Stan برای تحلیل ریسک
- 78. استفاده از Stan برای مدیریت پورتفولیو
- 79. استفاده از Stan برای مدلسازی آب و هوا
- 80. استفاده از Stan برای مدلسازی زمینشناسی
- 81. استفاده از Stan برای مدلسازی پزشکی
- 82. استفاده از Stan برای مدلسازی اجتماعی
- 83. استفاده از Stan برای مدلسازی اقتصادی
- 84. استفاده از Stan برای مدلسازی مالی
- 85. استفاده از Stan برای مدلسازی مهندسی
- 86. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم پایه
- 87. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم انسانی
- 88. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم زیستی
- 89. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم پزشکی
- 90. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم رفتاری
- 91. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم سیاسی
- 92. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم فناوری
- 93. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم محیطی
- 94. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم ورزشی
- 95. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم هنری
- 96. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم فرهنگی
- 97. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم نظامی
- 98. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم قضایی
- 99. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم اداری
- 100. استفاده از Stan برای مدلسازی علوم ارتباطات
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:
HMC
MCMC
NUTS
Stan
آمار بیزی
تحلیل آماری
دادهکاوی
مدلسازی آماری
نمونهگیری بیزی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.