اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استنباط میدانی بیزی با استفاده از داده‌های تلسکوپ‌سنجی گرانشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استنباط میدانی بیزی با استفاده از داده‌های تلسکوپ‌سنجی گرانشی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته استنباط آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استنباط میدانی بیزی
• 2. مبانی آمار بیزی
• 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
• 4. توزیع‌های پیشین و پسین
• 5. مدل‌سازی آماری بیزی
• 6. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 7. الگوریتم گیبس
• 8. نمونه‌برداری از طریق متروپلیس-هستینگز
• 9. ارزیابی همگرایی MCMC
• 10. مقدمه‌ای بر تلسکوپ‌سنجی گرانشی
• 11. مفاهیم بنیادی تلسکوپ‌سنجی گرانشی
• 12. اثر لنز گرانشی ضعیف
• 13. کدورت لنز گرانشی
• 14. توزیع ماده تاریک
• 15. مدل‌سازی میدان گرانشی
• 16. استنباط میدان بیزی
• 17. مدل‌های میدان تصادفی گاوسی
• 18. توابع کوواریانس برای میدان‌های گرانشی
• 19. پیاده‌سازی روش‌های بیزی برای داده‌های تلسکوپ‌سنجی گرانشی
• 20. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای استنباط بیزی
• 21. بسته‌های نرم‌افزاری تخصصی برای استنباط میدانی
• 22. کاربرد شبکه‌های عصبی در استنباط میدانی
• 23. یادگیری عمیق بیزی
• 24. شبکه‌های عصبی مولد
• 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
• 26. استفاده از شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی میدان گرانشی
• 27. پیش‌بینی توزیع ماده تاریک با شبکه‌های عصبی
• 28. تحلیل عدم قطعیت در استنباط میدانی
• 29. ارزیابی مدل‌های استنباط میدانی
• 30. مقایسه روش‌های مختلف استنباط بیزی
• 31. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های شبیه‌سازی شده
• 32. کاربرد استنباط میدانی در اخترفیزیک
• 33. کشف ساختارهای کیهانی بزرگ
• 34. مطالعه خواص ماده تاریک
• 35. توزیع کهکشان‌ها و خوشه‌ها
• 36. مدل‌سازی کیهان‌شناسی
• 37. تخمین پارامترهای کیهان‌شناسی
• 38. تحلیل داده‌های نسل جدید تلسکوپ‌ها
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در علوم داده
• 40. مبانی یادگیری ماشین
• 41. یادگیری نظارت شده
• 42. یادگیری بدون نظارت
• 43. یادگیری تقویتی
• 44. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 45. رگرسیون خطی و لجستیک
• 46. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 47. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 48. خوشه‌بندی (Clustering)
• 49. کاهش ابعاد
• 50. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 51. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 52. شبکه‌های عصبی پیشخور
• 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 55. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 56. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 57. کاربرد یادگیری ماشین در علم داده
• 58. تحلیل داده‌های بزرگ
• 59. پیش‌بینی و مدل‌سازی
• 60. کشف الگوها
• 61. بهینه‌سازی فرایندها
• 62. کاربرد یادگیری ماشین در علوم زیستی
• 63. تشخیص بیماری
• 64. کشف دارو
• 65. تحلیل ژنومیک
• 66. کاربرد یادگیری ماشین در اقتصاد
• 67. پیش‌بینی بازارهای مالی
• 68. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
• 69. مدیریت ریسک
• 70. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی
• 71. کنترل سیستم‌ها
• 72. تشخیص خطا
• 73. بهینه‌سازی طراحی
• 74. کاربرد یادگیری ماشین در محیط زیست
• 75. پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی
• 76. مدل‌سازی آلودگی
• 77. مدیریت منابع طبیعی
• 78. مقدمه‌ای بر آمار و احتمال در علوم داده
• 79. مفاهیم آماری پایه
• 80. متغیرهای تصادفی
• 81. توزیع‌های احتمالی
• 82. آمار توصیفی
• 83. آمار استنباطی
• 84. آزمون فرض آماری
• 85. فاصله اطمینان
• 86. رگرسیون خطی چندگانه
• 87. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 88. آزمون کای دو
• 89. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار R در علوم داده
• 90. مبانی زبان R
• 91. کار با داده‌ها در R
• 92. بسته‌های آماری در R
• 93. بسته‌های یادگیری ماشین در R
• 94. رسم نمودار در R
• 95. کاربرد R در تحلیل داده‌های علمی
• 96. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار پایتون در علوم داده
• 97. مبانی زبان پایتون
• 98. کتابخانه‌های کلیدی در پایتون (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• 99. کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 100. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون