دوره تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای Stan for Optimal Results

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan و کاربردهای آن
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan در محیط‌های مختلف
• 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan (Stan Language)
• 4. ساختار کلی مدل‌های Bayesian در Stan
• 5. تعریف متغیرها و پارامترها در Stan
• 6. توابع احتمال و توابع چگالی در Stan
• 7. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری MCMC
• 8. الگوریتم نمونه‌گیری Gibbs و Metropolis-Hastings
• 9. الگوریتم نمونه‌گیری Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 10. کاربرد HMC برای مدل‌های پیچیده
• 11. تنظیم پارامترهای HMC برای بهبود کارایی
• 12. انتخاب گام زمانی (stepsize) در HMC
• 13. تعیین تعداد گام‌های انتقالی (number of leapfrog steps)
• 14. تنظیم پارامترهای L-BFGS در HMC
• 15. نظارت بر همگرایی مدل‌ها در Stan
• 16. معیارهای همگرایی R-hat و Effective Sample Size (ESS)
• 17. تجسم توزیع‌های پسین (posterior distributions)
• 18. رسم نمودارهای Trace و Density
• 19. تحلیل حساسیت مدل به پارامترها
• 20. مدل‌سازی رگرسیون خطی ساده در Stan
• 21. مدل‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در Stan
• 22. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
• 23. مدل‌سازی رگرسیون پواسون در Stan
• 24. مدل‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 25. مدل‌سازی اثرات تصادفی (Random Effects)
• 26. مدل‌سازی اثرات ثابت (Fixed Effects)
• 27. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در اقتصاد
• 28. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
• 29. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در پزشکی
• 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
• 31. مدل ARIMA در Stan
• 32. مدل‌های حالت فضا (State-Space Models)
• 33. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی در Stan
• 34. مدل‌سازی گراف‌ها در Stan
• 35. کاربرد مدل‌سازی گراف در تحلیل داده‌ها
• 36. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan
• 37. مدل‌سازی توزیع‌های مکانی در Stan
• 38. کاربرد مدل‌سازی فضایی در جغرافیا
• 39. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
• 40. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data Imputation)
• 41. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای Stan
• 42. اعتبارسنجی مدل‌ها در Stan
• 43. مقایسه مدل‌های مختلف در Stan
• 44. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
• 45. تنظیم پارامترهای Stan برای مدل‌های بزرگ
• 46. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
• 47. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
• 48. رابط RStan برای کار با Stan
• 49. رابط PyStan برای کار با Stan
• 50. استفاده از CmdStan برای اجرای مستقیم
• 51. انتقال مدل‌ها بین نسخه‌های مختلف Stan
• 52. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Stan
• 53. مدیریت خطاها در Stan
• 54. تکنیک‌های پیشرفته در Stan
• 55. مدل‌سازی توابع چگالی سفارشی (Custom Density Functions)
• 56. استفاده از پارامترهای متغیر در طول زمان
• 57. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
• 58. مدل‌سازی اثرات غیرخطی
• 59. کاربرد Stan در تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 60. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
• 61. مدل‌سازی داده‌های دووجهی (Binary Data)
• 62. مدل‌سازی داده‌های چندوجهی (Multinomial Data)
• 63. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 64. مدل‌سازی پدیده‌های تصمیم‌گیری
• 65. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
• 66. مدل‌سازی پدیده‌های اقتصادی کلان
• 67. مدل‌سازی پدیده‌های مالی
• 68. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 69. مدل‌سازی قیمت‌گذاری دارایی‌ها
• 70. کاربرد Stan در علوم زیستی
• 71. مدل‌سازی ژنتیکی
• 72. مدل‌سازی اپیدمیولوژی
• 73. مدل‌سازی داده‌های بالینی
• 74. کاربرد Stan در علوم اعصاب
• 75. مدل‌سازی فعالیت مغز
• 76. مدل‌سازی داده‌های تصویربرداری عصبی
• 77. کاربرد Stan در علوم محیط زیست
• 78. مدل‌سازی کیفیت هوا
• 79. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
• 80. مدل‌سازی توزیع گونه‌ها
• 81. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
• 82. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
• 83. مدل‌سازی دینامیک جمعیت
• 84. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی پیچیده
• 85. کاربرد Stan در مهندسی
• 86. مدل‌سازی قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 87. مدل‌سازی عملکرد سیستم‌ها
• 88. مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی
• 89. کاربرد Stan در هوش مصنوعی
• 90. یادگیری ماشین بیزی
• 91. مدل‌سازی احتمالاتی در شبکه‌های عصبی
• 92. شبکه‌های بیزی پویا
• 93. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق
• 94. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته در Stan
• 95. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های حجیم
• 96. استراتژی‌های موازی‌سازی در Stan
• 97. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
• 98. ملاحظات امنیتی در استفاده از Stan
• 99. نکات کلیدی برای موفقیت در مدل‌سازی با Stan
• 100. جمع‌بندی و گام‌های آینده در استفاده از Stan