دوره موازای‌سازی MCMC: از تئوری تا عمل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب موازای‌سازی MCMC: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Parallel MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر MCMC
• 2. مبانی نظری MCMC
• 3. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 4. الگوریتم Gibbs Sampling
• 5. ارزیابی همگرایی در MCMC
• 6. معیارهای تشخیص همگرایی
• 7. تشخیص همگرایی بصری
• 8. روش های کمی همگرایی
• 9. تشخیص واگرایی
• 10. چالش های MCMC
• 11. مواجهه با فضای حالت بزرگ
• 12. توزیع های پیچیده
• 13. وابستگی زنجیره ای
• 14. نیاز به موازای سازی
• 15. موازای سازی چیست؟
• 16. انواع موازای سازی
• 17. موازای سازی موازی (Parallel Computing)
• 18. موازای سازی توزیع شده (Distributed Computing)
• 19. مزایای موازای سازی MCMC
• 20. کاهش زمان اجرای نمونه برداری
• 21. امکان تحلیل مدل های بزرگتر
• 22. بهبود دقت تخمین ها
• 23. چالش های موازای سازی MCMC
• 24. ارتباطات بین فرآیندها
• 25. همگام سازی
• 26. تعادل بار محاسباتی
• 27. هزینه های ارتباطی
• 28. روش های موازای سازی MCMC
• 29. موازای سازی در سطح الگوریتم
• 30. موازای سازی در سطح زنجیره (Multiple Chains)
• 31. موازای سازی در سطح نمونه (Parallel Sampling)
• 32. موازای سازی در سطح بلوک (Block Sampling)
• 33. موازای سازی در سطح پارامتر (Parameter Partitioning)
• 34. موازای سازی در سطح داده (Data Parallelism)
• 35. موازای سازی در سطح مدل (Model Parallelism)
• 36. استراتژی های موازای سازی MCMC
• 37. موازای سازی زنجیره ای مستقل (Independent Chains)
• 38. موازای سازی زنجیره ای وابسته (Dependent Chains)
• 39. موازای سازی با اشتراک گذاری حافظه (Shared Memory)
• 40. موازای سازی با ارسال پیام (Message Passing)
• 41. موازای سازی با استفاده از GPU
• 42. موازای سازی با استفاده از TPU
• 43. موازای سازی با استفاده از FPGA
• 44. پیاده سازی موازای سازی MCMC
• 45. انتخاب معماری موازای سازی
• 46. انتخاب ابزارها و کتابخانه ها
• 47. زبان های برنامه نویسی برای موازای سازی
• 48. Python و کتابخانه های MCMC موازی
• 49. Jupyter Notebooks برای نمونه سازی
• 50. TensorFlow Probability
• 51. PyMC3/PyMC
• 52. Stan
• 53. NumPyro
• 54. MPI (Message Passing Interface)
• 55. OpenMP (Open Multi-Processing)
• 56. CUDA (Compute Unified Device Architecture)
• 57. OpenCL (Open Computing Language)
• 58. ارزیابی عملکرد موازای سازی MCMC
• 59. معیارهای سنجش سرعت
• 60. معیارهای سنجش مقیاس پذیری (Scalability)
• 61. معیارهای سنجش بهره وری (Efficiency)
• 62. معیارهای سنجش هزینه ارتباطی
• 63. معیارهای سنجش دقت تخمین ها
• 64. مطالعات موردی موازای سازی MCMC
• 65. مدل های بیزی در علوم داده
• 66. مدل های بیزی در یادگیری ماشین
• 67. مدل های بیزی در آمار زیستی
• 68. مدل های بیزی در فیزیک
• 69. مدل های بیزی در اقتصاد
• 70. مدل های بیزی در علوم اجتماعی
• 71. مدل های بیزی در پردازش تصویر
• 72. مدل های بیزی در پردازش زبان طبیعی
• 73. کاربرد موازای سازی MCMC در عمل
• 74. بهبود زمان نمونه برداری برای مدل های پیچیده
• 75. تحلیل مجموعه داده های بزرگ با MCMC
• 76. کاهش زمان لازم برای دستیابی به همگرایی
• 77. افزایش قابلیت اطمینان نتایج
• 78. مقایسه روش های مختلف موازای سازی
• 79. انتخاب بهترین روش موازای سازی برای یک مسئله خاص
• 80. نکات عملی برای موازای سازی MCMC
• 81. اشکال زدایی (Debugging) کد موازی
• 82. مدیریت منابع محاسباتی
• 83. بهینه سازی پارامترهای موازای سازی
• 84. مقابله با خطاهای زمان اجرا
• 85. نکات پیشرفته در موازای سازی MCMC
• 86. روش های موازای سازی پویا (Dynamic Parallelism)
• 87. موازای سازی تطبیقی (Adaptive Parallelism)
• 88. موازای سازی ناهمگن (Heterogeneous Parallelism)
• 89. موازای سازی مبتنی بر گراف (Graph-based Parallelism)
• 90. موازای سازی با استفاده از معماری های نوین
• 91. چالش های آینده موازای سازی MCMC
• 92. مقیاس پذیری در مقیاس های بسیار بزرگ
• 93. موازای سازی برای مدل های یادگیری عمیق بیزی
• 94. موازای سازی برای محاسبات کوانتومی بیزی
• 95. موازای سازی برای محاسبات کوانتومی MCMC
• 96. موازای سازی برای MCMC در لبه (Edge Computing)
• 97. اهمیت موازای سازی MCMC در تحقیقات مدرن
• 98. آینده موازای سازی MCMC
• 99. نتیجه گیری
• 100. خلاصه مباحث