دوره آشنایی با نرم‌افزارهای MCMC برای رگرسیون بیزی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با نرم‌افزارهای MCMC برای رگرسیون بیزی

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

موضوع میانی: مدل‌های رگرسیون بیزی (Bayesian Regression Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رگرسیون بیزی
• 2. مقدمه‌ای بر روش‌های مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
• 3. نظریه احتمال و آمار بیزی
• 4. توزیع‌های پیشین و پسین
• 5. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین
• 6. مفهوم تابع درست‌نمایی
• 7. برنامه‌نویسی پایتون برای آمار بیزی
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه PyMC
• 9. نصب و پیکربندی PyMC
• 10. اولین مدل رگرسیون بیزی در PyMC
• 11. مدل خطی ساده بیزی
• 12. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
• 13. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 14. نمودارهایtrace و autocorrelation
• 15. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
• 16. مدل رگرسیون خطی چندگانه بیزی
• 17. مفهوم مدل‌های سلسله مراتبی
• 18. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های گروه‌بندی شده
• 19. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
• 20. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC
• 21. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
• 22. کاربرد رگرسیون لجستیک بیزی در پیش‌بینی
• 23. تفسیر ضرایب در رگرسیون لجستیک بیزی
• 24. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی
• 25. کاربرد رگرسیون پواسون بیزی برای داده‌های شمارشی
• 26. مدل‌های رگرسیون ناپارامتری بیزی
• 27. کِرنل‌های گوسی و کاربرد آن‌ها
• 28. مدل‌های فرایند گوسی (Gaussian Process)
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های فرایند گوسی در PyMC
• 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
• 31. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در پیش‌بینی
• 32. مدل‌های سری زمانی بیزی
• 33. مدل‌های ARIMA بیزی
• 34. مدل‌های بازگشتی بیزی (Recurrent Neural Networks)
• 35. کاربرد مدل‌های سری زمانی بیزی در تحلیل داده‌ها
• 36. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته MCMC
• 37. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
• 38. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مونت کارلو (MCMC)
• 39. روش نمونه‌گیری از طریق گره‌گشایی (Gibbs Sampling)
• 40. روش نمونه‌گیری از طریق پذیرش-رد (Metropolis-Hastings)
• 41. کاربرد الگوریتم‌های MCMC در مدل‌های پیچیده
• 42. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های بیزی
• 43. روش‌های اعتبارسنجی متقابل در آمار بیزی
• 44. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های رگرسیون بیزی
• 45. استفاده از داده‌های آزمایشی برای ارزیابی مدل
• 46. مقدمه‌ای بر مفاهیم اقتصادی در آمار بیزی
• 47. کاربرد رگرسیون بیزی در مدل‌سازی اقتصادی
• 48. مدل‌های اقتصادسنجی بیزی
• 49. مبانی بانکداری اسلامی و عقود مرتبط
• 50. کاربرد مفاهیم اسلامی در مدل‌سازی اقتصادی
• 51. اقتصاد اسلامی و شاخص‌های کلان
• 52. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده در چارچوب اسلامی
• 53. مدل‌سازی رفتار تولیدکننده در چارچوب اسلامی
• 54. نظام مالیاتی در اسلام و تأثیر آن بر مدل‌سازی
• 55. مدل‌سازی سرمایه‌گذاری در چارچوب اسلامی
• 56. مبانی فقهی قراردادهای مالی اسلامی
• 57. تطبیق مدل‌های آماری با احکام شرعی
• 58. مفاهیم اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده
• 59. اصول پایبندی به قوانین و مقررات
• 60. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها و نتایج
• 61. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 62. ملاحظات فرهنگی در تحلیل داده‌ها
• 63. تأثیر فرهنگ ایرانی-اسلامی بر مدل‌سازی
• 64. اصول خانواده در مدل‌سازی روابط
• 65. ملاحظات روانشناختی در مدل‌سازی رفتار
• 66. مدل‌سازی سلامت روانی در چارچوب اسلامی
• 67. روانشناسی مثبت‌گرا و کاربرد آن
• 68. مدل‌سازی رضایت شغلی در چارچوب اسلامی
• 69. مدل‌سازی روابط بین فردی در چارچوب اسلامی
• 70. مباحث اخلاقی در پژوهش‌های اجتماعی
• 71. نمونه‌گیری در پژوهش‌های اجتماعی
• 72. تحلیل داده‌های کیفی در پژوهش‌های اجتماعی
• 73. مقدمه‌ای بر علوم داده و کاربردهای آن
• 74. ابزارهای تحلیل داده در علوم داده
• 75. داده‌کاوی و کشف الگوها
• 76. یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن
• 77. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 78. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 79. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری پیشرفته
• 80. مفاهیم آماری برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 81. مدیریت و پاکسازی داده‌ها
• 82. تجسم داده‌ها و ابزارهای آن
• 83. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 84. مبانی تحلیل گرافی
• 85. مدل‌سازی در شبکه‌های اجتماعی
• 86. کاربرد مدل‌سازی در شبکه‌های اجتماعی
• 87. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 88. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
• 89. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 90. استفاده از NLP در تحلیل داده
• 91. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 92. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحلیل متن
• 93. مقدمه‌ای بر تحلیل تصاویر
• 94. تکنیک‌های پردازش تصویر
• 95. استفاده از پردازش تصویر در تحلیل داده
• 96. یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر
• 97. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر
• 98. اصول تحلیل ریسک در پروژه‌ها
• 99. مدل‌سازی ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 100. کاربرد رگرسیون بیزی در تحلیل ریسک