دوره کاوش توزیع پسین: عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش توزیع پسین: عمیق

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توزیع پسین و اهمیت آن
• 2. مفاهیم کلیدی احتمال و آمار
• 3. قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی
• 4. مبانی نظریه احتمال بیزی
• 5. تابع درستنمایی و اهمیت آن
• 6. قانون بیز و محاسبه احتمال پسین
• 7. انتخاب پیشین مناسب
• 8. انواع توزیع‌های پیشین
• 9. توزیع‌های پیشین غیرمطلع
• 10. توزیع‌های پیشین مطلع
• 11. توزیع پیشین یکنواخت
• 12. توزیع پیشین بتا
• 13. توزیع پیشین گاما
• 14. توزیع پیشین نرمال
• 15. توزیع پیشین گوسی
• 16. توزیع پیشین هایپربولیک کسینوس
• 17. توزیع پیشین هایپربولیک سینوس
• 18. توزیع پیشین هایپربولیک تانژانت
• 19. توزیع پیشین نرمال-گاما
• 20. توزیع پیشین نرمال-وارون گاما
• 21. توزیع پیشین گوسی چندمتغیره
• 22. توزیع پیشین دیکسلت
• 23. توزیع پیشین دیریکله
• 24. توزیع پیشین پواسون
• 25. توزیع پیشین دوجمله‌ای
• 26. توزیع پیشین هندسی
• 27. توزیع پیشین فوق هندسی
• 28. توزیع پیشین نمایی
• 29. توزیع پیشین رایلی
• 30. توزیع پیشین وایبول
• 31. توزیع پیشین کاوش توزیع پسین
• 32. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
• 33. نمونه‌گیری از طریق گیبس (Gibbs Sampling)
• 34. روش ام-سی-ام-سی (MCMC)
• 35. الگوریتم هابلتونین مونت کارلو (HMC)
• 36. روش واک-استپ (Walk-Step)
• 37. روش مونت کارلو مارکوف چین (MCMC)
• 38. روش نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
• 39. روش نمونه‌گیری با اهمیت تکراری
• 40. روش نمونه‌گیری از طریق ریجکت (Rejection Sampling)
• 41. روش نمونه‌گیری از طریق ریجکت تکراری
• 42. روش‌های تقریبی برای توزیع پسین
• 43. تقریب واریانس (Variational Inference)
• 44. تقریب لاپلاس
• 45. تقریب پواسون
• 46. تقریب گاوسی
• 47. تقریب گوسین برای توزیع پسین
• 48. کاربرد تقریب لاپلاس در تخمین پارامتر
• 49. کاربرد تقریب پواسون در مدل‌سازی رویدادها
• 50. کاربرد تقریب گاوسی در تحلیل داده‌ها
• 51. مدل‌های بیزی خطی
• 52. مدل‌های بیزی غیرخطی
• 53. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
• 54. مدل‌های بیزی مکانی
• 55. مدل‌های بیزی زمانی
• 56. مدل‌های بیزی گرافیکی
• 57. شبکه‌های بیزی
• 58. استنتاج در شبکه‌های بیزی
• 59. کاربرد شبکه‌های بیزی در پیش‌بینی
• 60. کاربرد شبکه‌های بیزی در تشخیص
• 61. کاربرد شبکه‌های بیزی در تصمیم‌گیری
• 62. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از توزیع پسین
• 63. مدل‌سازی رگرسیون بیزی
• 64. مدل‌سازی طبقه‌بندی بیزی
• 65. مدل‌سازی خوشه‌بندی بیزی
• 66. ارزیابی مدل‌های بیزی
• 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
• 68. اعتبار سنجی متقابل در مدل‌های بیزی
• 69. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
• 70. مقایسه مدل‌های بیزی
• 71. موضوعات پیشرفته در توزیع پسین
• 72. توزیع پسین برای داده‌های حجیم
• 73. توزیع پسین برای داده‌های ناهمگن
• 74. توزیع پسین برای داده‌های سری زمانی
• 75. توزیع پسین برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 76. توزیع پسین در یادگیری تقویتی
• 77. توزیع پسین در پردازش زبان طبیعی
• 78. توزیع پسین در بینایی ماشین
• 79. توزیع پسین در مدل‌سازی آماری پیچیده
• 80. توزیع پسین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 81. توزیع پسین در داده‌کاوی
• 82. توزیع پسین در بیوانفورماتیک
• 83. توزیع پسین در علوم مالی
• 84. توزیع پسین در علوم پزشکی
• 85. توزیع پسین در مهندسی
• 86. توزیع پسین در علوم اجتماعی
• 87. توزیع پسین در تحقیقات بازار
• 88. توزیع پسین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 89. توزیع پسین در تشخیص ناهنجاری
• 90. توزیع پسین در مدل‌سازی ریسک