دوره مدل‌سازی علّی پویا در داده‌های جریان: رویکردهای آماری و محاسباتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی علّی پویا در داده‌های جریان: رویکردهای آماری و محاسباتی

موضوع کلی: روش‌های پیشرفته در استنباط علّی

موضوع میانی: استنباط علّی در تجزیه و تحلیل داده‌های جریان (Flow Data Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به مدل‌سازی علّی پویا
• 2. مفاهیم اساسی علیت در زمان
• 3. انواع روابط علّی
• 4. روش‌های استاندارد استنتاج علّی
• 5. چالش‌های داده‌های جریان
• 6. ویژگی‌های داده‌های جریان
• 7. محدودیت‌های داده‌های ایستا
• 8. نیاز به مدل‌سازی پویا
• 9. مقدمه به مدل‌های علّی پویا (DCM)
• 10. تعریف رسمی DCM
• 11. مبنای تئوری DCM
• 12. اجزای اصلی DCM
• 13. مدل‌سازی علّی در شبکه‌های دینامیک
• 14. گذار حالت و علیت
• 15. اثرات متقابل در زمان
• 16. مدل‌سازی سری زمانی علّی
• 17. همبستگی در برابر علیت در سری زمانی
• 18. روش‌های مبتنی بر همبستگی
• 19. روش‌های مبتنی بر اطلاعات متقابل
• 20. مدل‌های گراف علّی پویا (DGCM)
• 21. تعریف DGCM
• 22. مزایای DGCM
• 23. ساختار گراف علّی پویا
• 24. تکامل گراف در طول زمان
• 25. یادگیری ساختار DGCM
• 26. الگوریتم‌های یادگیری ساختار
• 27. ارزیابی کیفیت ساختار آموخته شده
• 28. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های غیرخطی
• 29. چالش‌های غیرخطیت
• 30. روش‌های تشخیص علیت غیرخطی
• 31. مدل‌های مبتنی بر توابع هسته
• 32. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 33. مدل‌سازی علّی پویا با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 34. استفاده از SVM برای پیش‌بینی و علیت
• 35. محدودیت‌های SVM در داده‌های جریان
• 36. مدل‌سازی علّی پویا با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های جریان
• 38. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 39. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای مدل‌سازی علّی
• 40. کاربرد GNN در داده‌های جریان
• 41. یادگیری ویژگی‌های علّی با GNN
• 42. مدل‌سازی علّی پویا با استفاده از مدل‌های آماری
• 43. مدل‌های رگرسیون پویا
• 44. مدل‌های فضای حالت
• 45. فیلتر کالمن برای تخمین حالت
• 46. فیلتر ذرات برای تخمین حالت
• 47. روش‌های بیزی برای مدل‌سازی علّی پویا
• 48. استنتاج بیزی در مدل‌های علّی پویا
• 49. شبکه‌های بیزی پویا
• 50. یادگیری پارامترها در شبکه‌های بیزی پویا
• 51. مدل‌سازی علّی پویا با استفاده از ماشین‌های بولتزمن محدود
• 52. کاربرد RBM در تشخیص علیت
• 53. یادگیری نمایش‌های علّی با RBM
• 54. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مدل‌سازی علّی پویا
• 55. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 56. تحلیل تمایز خطی (LDA)
• 57. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 58. کاربرد PCA، LDA، SVD در داده‌های جریان
• 59. ارزیابی مدل‌های علّی پویا
• 60. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 61. اعتبار سنجی متقابل
• 62. تفسیر نتایج مدل
• 63. نمودارهای علّی پویا
• 64. اعتبار سنجی مدل در مقابل دانش دامنه
• 65. کاربردهای مدل‌سازی علّی پویا
• 66. تحلیل رفتار مشتری در جریان
• 67. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های پویا
• 68. پیش‌بینی و کنترل سیستم‌های پیچیده
• 69. مدل‌سازی علّی در شبکه‌های اجتماعی
• 70. تأثیرگذاری و انتشار اطلاعات
• 71. تحلیل علت و معلول در بازارهای مالی
• 72. پیش‌بینی روندهای بازار
• 73. شناسایی عوامل مؤثر بر نوسانات
• 74. مدل‌سازی علّی در سیستم‌های زیستی
• 75. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ
• 76. شناسایی اهداف درمانی
• 77. مدل‌سازی علّی در پردازش زبان طبیعی
• 78. استنتاج روابط سببی در متن
• 79. تحلیل پیامدهای رویدادها
• 80. مدل‌سازی علّی پویا در اینترنت اشیاء (IoT)
• 81. نظارت بر دستگاه‌ها
• 82. تشخیص خطا و پیش‌بینی خرابی
• 83. مدیریت منابع در سیستم‌های IoT
• 84. ملاحظات محاسباتی در مدل‌سازی علّی پویا
• 85. پیچیدگی زمانی و فضایی
• 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 87. محاسبات موازی و توزیع شده
• 88. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 89. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در مدل‌سازی علّی پویا
• 90. سوگیری در داده‌ها
• 91. قابلیت تفسیر مدل
• 92. حفاظت از حریم خصوصی
• 93. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر مدل
• 94. موضوعات پیشرفته در مدل‌سازی علّی پویا
• 95. یادگیری علّی انتقالی
• 96. یادگیری علّی مستقل از دامنه
• 97. کوانتیفیکاسیون عدم قطعیت در علیت پویا
• 98. همبستگی متقابل بین علیت و پیش‌بینی
• 99. مدل‌سازی علّی با داده‌های ناهمگن
• 100. مدل‌سازی علّی پویا با داده‌های گسسته و پیوسته