دوره ساخت ابزارهای MCMC با TensorFlow: راهنمای گام به گام همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ابزارهای MCMC با TensorFlow: راهنمای گام به گام

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

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی با TensorFlow

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 2. مفاهیم کلیدی MCMC: نمونه‌برداری و همگرایی
• 3. توزیع هدف و تابع احتمال در MCMC
• 4. روش‌های نمونه‌برداری مستقیم: معرفی
• 5. نمونه‌برداری از توزیع یکنواخت و نرمال
• 6. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده‌تر
• 7. مقدمه‌ای بر TensorFlow برای محاسبات عددی
• 8. محیط توسعه TensorFlow: نصب و راه‌اندازی
• 9. مبانی تنسورها و عملیات روی آن‌ها در TensorFlow
• 10. توابع و گرادیان‌ها در TensorFlow
• 11. ساخت مدل‌های احتمالی در TensorFlow
• 12. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
• 13. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در TensorFlow
• 14. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
• 15. روش Gibbs Sampling: مفاهیم و کاربردها
• 16. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در TensorFlow
• 17. ارزیابی همگرایی در MCMC: معیارهای بصری
• 18. معیارهای کمی همگرایی: R-hat و سایر شاخص‌ها
• 19. کاهش همبستگی نمونه‌ها: Thinning
• 20. روش‌های نمونه‌برداری بر اساس گرادیان: معرفی
• 21. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 22. پیاده‌سازی HMC در TensorFlow
• 23. تنظیم پارامترهای HMC: گام زمانی و تعداد مراحل
• 24. روش No-U-Turn Sampler (NUTS)
• 25. پیاده‌سازی NUTS در TensorFlow
• 26. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های آماری
• 27. مدل‌های رگرسیون خطی با MCMC
• 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک با MCMC
• 29. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
• 30. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 31. طبقه‌بندی بیزی با MCMC
• 32. خوشه‌بندی بیزی با MCMC
• 33. مدل‌های زبانی بیزی با MCMC
• 34. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
• 35. تخمین توزیع پسین با MCMC
• 36. محاسبه انتگرال‌های بیزی با MCMC
• 37. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 38. مدل‌سازی دینامیک جمعیت با MCMC
• 39. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
• 40. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
• 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی اقتصادی با MCMC
• 42. تحلیل ریسک مالی با MCMC
• 43. کاربرد MCMC در مهندسی
• 44. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های مهندسی با MCMC
• 45. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مهندسی با MCMC
• 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 47. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
• 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
• 49. بهینه‌سازی محاسبات MCMC
• 50. استفاده از شتاب‌دهنده‌ها (GPU/TPU) در TensorFlow
• 51. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
• 52. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
• 53. نمونه‌برداری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
• 54. روش‌های Importance Sampling
• 55. روش‌های Approximate Bayesian Computation (ABC)
• 56. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
• 57. شبکه‌های عصبی بیزی
• 58. مدل‌های گرافیکی احتمالی بیزی
• 59. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
• 60. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
• 61. مقایسه مدل‌های مختلف MCMC
• 62. تفسیر نتایج MCMC
• 63. شناسایی و رفع مشکلات رایج در MCMC
• 64. محدودیت‌های روش‌های MCMC
• 65. آموزش MCMC برای مبتدیان
• 66. مباحث پیشرفته در MCMC
• 67. کاربرد MCMC در حل مسائل واقعی
• 68. پروژه‌های عملی با TensorFlow و MCMC
• 69. ساخت ابزارهای سفارشی MCMC
• 70. توسعه کتابخانه‌های MCMC با TensorFlow
• 71. اصول برنامه‌نویسی تمیز در TensorFlow
• 72. مدیریت حافظه در TensorFlow
• 73. اشکال‌زدایی در برنامه‌های TensorFlow MCMC
• 74. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
• 75. تکنیک‌های نمونه‌برداری ترکیبی
• 76. روش‌های MCMC با پارامترهای متغیر
• 77. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
• 78. نکات مهم در انتخاب و تنظیم الگوریتم MCMC
• 79. گزارش‌دهی نتایج MCMC
• 80. مرور مقالات کلیدی در زمینه MCMC و TensorFlow
• 81. آینده MCMC و یادگیری ماشین بیزی
• 82. پروژه‌های تحقیقاتی در MCMC
• 83. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی‌های علمی
• 84. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی با MCMC
• 85. تحلیل حساسیت در مدل‌های MCMC
• 86. تصویرسازی نتایج MCMC
• 87. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
• 88. بهینه‌سازی توابع هدف پیچیده با MCMC
• 89. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
• 90. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
• 91. تکنیک‌های MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
• 92. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
• 93. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
• 94. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
• 95. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال برای MCMC
• 96. مبانی جبر خطی برای MCMC
• 97. مفاهیم اساسی برنامه‌نویسی پایتون
• 98. آشنایی با کتابخانه‌های علمی پایتون (NumPy, SciPy)
• 99. اصول طراحی الگوریتم‌های نمونه‌برداری
• 100. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته