دوره روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق پرکاربرد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره روش‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری عمیق پرکاربرد

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

موضوع میانی: کاربرد در یادگیری عمیق بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
• 3. تعریف زنجیره مارکوف و خواص آن
• 4. فرآیندهای مارکوف پیوسته و گسسته
• 5. بازگشت‌پذیری و پایداری در زنجیره‌های مارکوف
• 6. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمالی
• 7. روش‌های نمونه‌گیری اساسی: نمونه‌گیری اهمیت
• 8. روش‌های نمونه‌گیری اساسی: نمونه‌گیری از پیشین
• 9. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
• 10. مفهوم توزیع هدف و توزیع کمکی
• 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 12. شرح گام به گام الگوریتم Metropolis-Hastings
• 13. انتخاب تابع پیشنهادی مناسب در Metropolis-Hastings
• 14. مفهوم نرخ پذیرش و تاثیر آن
• 15. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
• 16. شرح گام به گام الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
• 17. شرایط لازم برای استفاده از نمونه‌گیری گیبس
• 18. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه‌گیری گیبس
• 19. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
• 20. مدل‌های بیزی و نقش MCMC در تخمین پارامترها
• 21. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی با MCMC
• 22. مدل‌های سری زمانی بیزی با MCMC
• 23. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی با MCMC
• 24. مدل‌های گرافیکی احتمالی و MCMC
• 25. شبکه‌های بیزی و استنتاج با MCMC
• 26. میدان‌های تصادفی مارکوف و MCMC
• 27. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
• 28. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیچیده
• 29. جستجوی فضای حالت در مدل‌های پیچیده
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 31. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 34. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و GRU
• 35. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 36. کاربرد MCMC در آموزش شبکه‌های عصبی
• 37. تخمین عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های یادگیری عمیق
• 38. نمونه‌گیری از توزیع پسین پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. استفاده از MCMC برای تنظیم ابرپارامترها
• 40. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی (BDL)
• 41. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
• 42. مزایای رویکرد بیزی در یادگیری عمیق
• 43. چالش‌های محاسباتی در BDL
• 44. روش‌های MCMC برای BDL
• 45. Metropolis-Hastings در BDL
• 46. نمونه‌گیری گیبس در BDL
• 47. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای BDL
• 48. نمونه‌گیری نمونه‌های مستقل (IBS)
• 49. نمونه‌گیری از زنجیره‌های موازی (Parallel MCMC)
• 50. روش‌های MCMC تطبیقی
• 51. روش‌های MCMC با نمونه‌گیری متغیر (Variable Proposal)
• 52. کالیبراسیون مدل‌های یادگیری عمیق با MCMC
• 53. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق با MCMC
• 54. ارزیابی همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
• 55. معیارهای ارزیابی همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation)
• 56. تکنیک‌های بهبود همگرایی
• 57. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
• 58. استفاده از نمونه‌گیری تصادفی (Random Walks)
• 59. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
• 60. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
• 61. مدل‌سازی موضوعی با MCMC
• 62. مدل‌های زبانی بیزی با MCMC
• 63. کاربرد MCMC در بینایی ماشین
• 64. مدل‌های کلاسه‌بندی بیزی با MCMC
• 65. مدل‌های تشخیص اشیاء با MCMC
• 66. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. مدل‌های فاکتورسازی ماتریس بیزی
• 68. مدل‌های محتوامحور بیزی با MCMC
• 69. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیستی
• 70. مدل‌های بیزی برای داده‌های ژنتیکی
• 71. مدل‌های بیزی برای داده‌های اپیدمیولوژیک
• 72. کاربرد MCMC در علوم مالی
• 73. مدل‌سازی نوسانات با MCMC
• 74. مدل‌سازی ریسک با MCMC
• 75. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
• 76. شبیه‌سازی مدل‌های پیچیده با MCMC
• 77. تحلیل داده‌های شبیه‌سازی شده
• 78. مباحث پیشرفته در MCMC
• 79. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
• 80. استفاده از مشتقات برای هدایت نمونه‌گیری
• 81. روش‌های MCMC برای مدل‌های گسسته
• 82. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای متغیرهای گسسته
• 83. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی پیچیده
• 84. جستجوی سراسری در فضاهای حالت بزرگ
• 85. مباحث کاربردی در استقرار MCMC
• 86. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای محاسبات MCMC
• 87. بهینه‌سازی کد MCMC
• 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
• 89. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
• 90. مدل‌های ترکیبی و MCMC
• 91. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده MCMC در یادگیری عمیق