فلش‌کارت‌های آموزشی رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی 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 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 و زبان Stan
  • 2. اصول اولیه مدل‌سازی احتمالاتی
  • 3. مفاهیم پایه در آمار استنباطی
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 6. ساختار کلی مدل در Stan
  • 7. تعریف متغیرها و داده‌ها در Stan
  • 8. توابع چگالی احتمال (PDF) در Stan
  • 9. تابع درست‌نمایی (Likelihood) در مدل‌سازی
  • 10. تابع پیشین (Prior) در مدل‌سازی بیزی
  • 11. تابع پسین (Posterior) و قضیه بیز
  • 12. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 13. الگوریتم‌های نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
  • 14. مفاهیم پایه در MCMC: مارکوف چین، حالت پایدار
  • 15. الگوریتم گیبس سمپلینگ (Gibbs Sampling)
  • 16. الگوریتم هَمیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 17. الگوریتم نمونه‌گیری بر اساس گام‌های نامنظم (NUTS)
  • 18. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
  • 19. مدل رگرسیون خطی ساده در Stan
  • 20. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 21. تفسیر خروجی مدل‌های Stan
  • 22. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat، trace plots
  • 24. تشخیص مشکلات در همگرایی مدل‌ها
  • 25. تنظیم پارامترهای نمونه‌گیری در Stan
  • 26. مدل رگرسیون خطی چندگانه در Stan
  • 27. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون خطی چندگانه در Stan
  • 28. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 29. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 30. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 31. مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 32. نحوه کدنویسی مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 33. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 34. مفهوم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 35. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 37. مدل اثرات مختلط (Mixed Effects Models)
  • 38. مدل اثرات ثابت و تصادفی
  • 39. مدل اثرات مختلط خطی در Stan
  • 40. مدل اثرات مختلط لجستیک در Stan
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 43. مدل ARIMA در Stan
  • 44. مدل‌های فضایی در Stan
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی
  • 46. مدل‌های خودرگرسیونی فضایی (CAR)
  • 47. مدل‌های خودهمبستگی فضایی (SAR)
  • 48. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده (Count Data)
  • 49. مدل‌های توزیع منفی دوجمله‌ای (Negative Binomial)
  • 50. مدل‌های صفر-متورم (Zero-Inflated Models)
  • 51. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 52. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 53. تابع خطر (Hazard Function)
  • 54. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards) در Stan
  • 55. مدل‌سازی داده‌های گسسته با ساختار پیچیده
  • 56. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) در Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای در Stan
  • 58. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌ای
  • 59. مدل‌های مبتنی بر گراف در Stan
  • 60. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 61. مقدمه‌ای بر داده‌های پانل
  • 62. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی در داده‌های پانل
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 64. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌های Stan
  • 65. بررسی و رفع اشکالات رایج در مدل‌ها
  • 66. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 67. اعتبارسنجی پسین (Posterior Predictive Checks)
  • 68. استفاده از داده‌های آزمایشی برای اعتبارسنجی
  • 69. مقایسه مدل‌ها
  • 70. شاخص‌های اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 71. مقایسه مدل‌های بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 72. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های واقعی (مطالعه موردی ۱)
  • 73. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه اقتصاد اسلامی (مطالعه موردی ۲)
  • 74. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه بهداشت و درمان (مطالعه موردی ۳)
  • 75. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه علوم اجتماعی (مطالعه موردی ۴)
  • 76. مدل‌سازی مشکلات رایج در حوزه آموزش (مطالعه موردی ۵)
  • 77. بهینه‌سازی عملکرد کد Stan
  • 78. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
  • 79. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 80. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی در علم داده
  • 81. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 82. مدل‌سازی توزیع‌های پیچیده در Stan
  • 83. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan
  • 84. مباحث ویژه در مدل‌سازی بیزی
  • 85. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل داده در اکوسیستم R
  • 86. ادغام Stan با دیگر ابزارهای R
  • 87. ترسیم و بصری‌سازی نتایج مدل‌های Stan
  • 88. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شرطی
  • 89. مدل‌های تصادفی ناپارامتریک
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 91. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 92. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پویا
  • 93. مدل‌سازی بر اساس شبیه‌سازی
  • 94. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی بیزی
  • 95. مدل‌سازی احتمالات شرطی در Stan
  • 96. مباحث پیشرفته در توابع چگالی احتمال
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته برای تعیین توزیع پیشین
  • 98. ارزیابی دقت پیش‌بینی مدل‌های بیزی
  • 99. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های نامعلوم
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مبتنی بر عامل
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 مدل رفع اشکال Stan کوواریانس مدل‌سازی آماری مدل‌های سلسله‌مراتبی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.