دوره راهنمای کاربردی Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مفاهیم پایه Stan
- 2. نصب و راهاندازی Stan
- 3. ساختار کلی یک مدل Stan
- 4. زبان مدلسازی Stan: متغیرها و انواع داده
- 5. تعریف پارامترها و متغیرهای کمکی
- 6. تابع درستنمایی (Likelihood Function)
- 7. توابع پیشین (Prior Distributions)
- 8. تعریف مدلهای خطی ساده در Stan
- 9. رگرسیون خطی با Stan
- 10. مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models)
- 11. مدلهای خطی سلسلهمراتبی
- 12. مدلهای لجستیک با Stan
- 13. مدلهای پروبیت با Stan
- 14. مدلهای پواسون (Poisson Models)
- 15. مدلهای منفی دوجملهای (Negative Binomial Models)
- 16. مدلهای بقا (Survival Models)
- 17. مدلهای خطی تعمیمیافته (Generalized Linear Models)
- 18. مدلهای مختلط (Mixed-Effects Models)
- 19. مدلهای منحنی رشد (Growth Curve Models)
- 20. مدلهای سری زمانی (Time Series Models)
- 21. مدلهای فضای حالت (State-Space Models)
- 22. مدلهای مکانی (Spatial Models)
- 23. مدلهای شبکهای (Network Models)
- 24. مدلهای استنتاج بیزی (Bayesian Inference)
- 25. انتخاب توابع پیشین مناسب
- 26. تفسیر نتایج استنتاج بیزی
- 27. ارزیابی همگرایی الگوریتمهای MCMC
- 28. روشهای تشخیص عدم همگرایی
- 29. نمودارهایtrace و autocorrelation
- 30. شاخصهای همگرایی (R-hat, ESS)
- 31. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
- 32. اعتبارسنجی پسبینی (Posterior Predictive Checks)
- 33. بررسی باقیماندهها (Residual Analysis)
- 34. کاهش ابعاد در مدلهای پیچیده
- 35. استفاده از تابع log-density در Stan
- 36. بهینهسازی مدلهای Stan
- 37. استفاده از دستورات شرطی (if-else)
- 38. حلقههای for در Stan
- 39. توابع سفارشی در Stan
- 40. مدیریت دادههای گمشده (Missing Data)
- 41. مدلسازی دادههای ترتیبی (Ordinal Data)
- 42. مدلسازی دادههای دستهبندی (Categorical Data)
- 43. مدلسازی دادههای شمارشی (Count Data)
- 44. مدلسازی دادههای طول (Length-Biased Data)
- 45. مدلسازی دادههای متورم (Zero-Inflated Data)
- 46. مدلسازی دادههای با توزیع مختلط (Mixture Models)
- 47. استفاده از Stan در R (rstan)
- 48. استفاده از Stan در Python (pystan)
- 49. استفاده از Stan در Julia (Stan.jl)
- 50. مقایسه Stan با سایر نرمافزارهای آماری
- 51. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 52. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 53. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
- 54. کاربرد Stan در مهندسی
- 55. کاربرد Stan در علوم پزشکی
- 56. کاربرد Stan در علوم محیط زیست
- 57. مدلسازی پیشرفته در Stan
- 58. مدلهای بیزی سلسلهمراتبی پویا
- 59. مدلهای بیزی شبکهای پویا
- 60. مدلهای بیزی مکانی-زمانی
- 61. مدلهای بیزی برای دادههای پیچیده
- 62. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای پیمایشی
- 63. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای تجربی
- 64. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای مشاهدهای
- 65. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای پانل
- 66. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای مبتنی بر عامل
- 67. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای خوشهای
- 68. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای پراکنده
- 69. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای متنی
- 70. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای تصویری
- 71. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای صوتی
- 72. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای ژنتیکی
- 73. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای اپیدمیولوژیک
- 74. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای مالی
- 75. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای ورزشی
- 76. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای آموزشی
- 77. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای روانشناختی
- 78. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای جامعهشناختی
- 79. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای سیاسی
- 80. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای حقوقی
- 81. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای معماری
- 82. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای شهرسازی
- 83. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای حمل و نقل
- 84. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای انرژی
- 85. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای رباتیک
- 86. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای هوش مصنوعی
- 87. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای یادگیری ماشین
- 88. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای پردازش زبان طبیعی
- 89. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای بینایی ماشین
- 90. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای سیستمهای توصیهگر
- 91. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای دادهکاوی
- 92. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای کلانداده
- 93. اصول طراحی مدلهای آماری بیزی
- 94. راهنمای گام به گام توسعه مدل در Stan
- 95. عیبیابی رایج در مدلسازی Stan
- 96. نکات پیشرفته در زبان Stan
- 97. بهترین شیوهها در تحلیل بیزی
- 98. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
- 99. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده
- 100. ملاحظات حریم خصوصی در تحلیل داده
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.