دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه MCMC
• 2. مبانی نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو
• 3. تاریخچه و اهمیت MCMC
• 4. انواع الگوریتم‌های MCMC
• 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری گیبس
• 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
• 7. مقایسه الگوریتم‌های MCMC
• 8. کاربرد MCMC در آمار بیزی
• 9. استنتاج بیزی و نقش MCMC
• 10. مدل‌های بیزی خطی
• 11. مدل‌های بیزی غیرخطی
• 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
• 13. نصب و راه‌اندازی Stan
• 14. نحو پایه Stan
• 15. تعریف مدل‌های احتمالی در Stan
• 16. نوشتن توابع چگالی احتمال در Stan
• 17. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
• 18. دیباگ کردن مدل‌های Stan
• 19. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی اجرای MCMC
• 20. معیارهای همگرایی در MCMC
• 21. تشخیص عدم همگرایی
• 22. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
• 23. معیار R-hat
• 24. تحلیل سری زمانی نمونه‌ها
• 25. نمونه‌گیری با گام‌های بزرگتر
• 26. نمونه‌گیری با گام‌های کوچکتر
• 27. اهمیت انتخاب گام مناسب
• 28. تأثیر ابعاد مدل بر اجرای MCMC
• 29. مدل‌های با ابعاد بالا
• 30. چالش‌های اجرای MCMC در مدل‌های پیچیده
• 31. تکنیک‌های بهبود نمونه‌گیری در Stan
• 32. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
• 33. استفاده از پیشنهادات متناسب
• 34. تنظیم نرخ پذیرش
• 35. استفاده از نمونه‌گیرهای دیگر در Stan
• 36. نمونه‌گیر No-U-Turn Sampler (NUTS)
• 37. مزایای NUTS
• 38. تنظیم پارامترهای NUTS
• 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی اجرای الگوریتم‌های MCMC
• 40. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود سرعت
• 41. نمونه‌گیری موازی در Stan
• 42. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 43. تنظیمات پیشرفته Stan برای بهینه‌سازی
• 44. استفاده از کوئری‌های بهینه‌تر
• 45. بهینه‌سازی تعریف مدل
• 46. کاهش محاسبات تکراری
• 47. استفاده از توابع کمکی در Stan
• 48. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با MCMC
• 49. مدل‌سازی داده‌های فضایی با MCMC
• 50. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با MCMC
• 51. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 52. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
• 53. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
• 54. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 55. کاربرد MCMC در مهندسی
• 56. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
• 57. اعتبارسنجی متقابل در MCMC
• 58. مقایسه مدل‌ها بر اساس معیارهای بیزی
• 59. تفسیر نتایج MCMC
• 60. نکات عملی در اجرای MCMC
• 61. اشتباهات رایج در اجرای MCMC
• 62. راهنمای عیب‌یابی مشکلات MCMC
• 63. مطالعات موردی اجرای MCMC
• 64. مطالعه موردی ۱: مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
• 65. مطالعه موردی ۲: مدل‌سازی سری زمانی ساده
• 66. مطالعه موردی ۳: مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
• 67. مطالعه موردی ۴: مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
• 68. ارائه نتایج MCMC
• 69. مصورسازی نتایج MCMC
• 70. گزارش‌نویسی نتایج MCMC
• 71. نکات امنیتی در استفاده از نرم‌افزارها
• 72. رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
• 73. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
• 74. ملاحظات شرعی در تحلیل‌های آماری
• 75. مبانی فقهی در اقتصاد اسلامی (مرتبط با بانکداری)
• 76. قوانین و مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 77. مقررات مربوط به داده‌کاوی و تحلیل آماری
• 78. اصول حفاظت از داده‌ها در ایران
• 79. حقوق مصرف‌کننده در خدمات دیجیتال
• 80. قوانین مربوط به مالکیت فکری نرم‌افزار
• 81. مقررات مربوط به انتشار محتوای آموزشی
• 82. استانداردهای تولید محتوای آموزشی در ایران
• 83. چارچوب‌های قانونی برای آموزش آنلاین
• 84. اصول کلی حقوقی در جمهوری اسلامی ایران
• 85. قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران (مرتبط)
• 86. قوانین مدنی و جزایی (مرتبط)
• 87. قوانین مربوط به جرایم رایانه‌ای
• 88. مقررات مربوط به فعالیت‌های اقتصادی مجاز
• 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از فناوری
• 90. اهمیت شفافیت در تحلیل‌های آماری
• 91. مسئولیت‌پذیری در ارائه نتایج
• 92. حفظ امنیت اطلاعات در فرآیند تحلیل
• 93. تعهد به رعایت قوانین و مقررات