دوره نکات کاربردی برای تسریع محاسبات در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نکات کاربردی برای تسریع محاسبات در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
• 2. مفاهیم پایه در Stan: متغیرها، داده‌ها و پارامترها
• 3. دستورالعمل‌های اولیه برای نوشتن مدل در Stan
• 4. انواع داده‌های پشتیبانی شده در Stan
• 5. ساختار توابع در Stan
• 6. ایجاد توابع سفارشی در Stan
• 7. مفاهیم پیشرفته در Stan: حلقه‌ها و شرط‌ها
• 8. بلوک `model` در Stan
• 9. تعریف توابع کمکی برای مدل‌سازی
• 10. کاربرد انواع داده‌های برداری و ماتریسی
• 11. مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمال در Stan
• 12. توزیع نرمال و کاربردهای آن در Stan
• 13. توزیع گاما و کاربردهای آن در Stan
• 14. توزیع بتا و کاربردهای آن در Stan
• 15. توزیع پواسون و کاربردهای آن در Stan
• 16. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن در Stan
• 17. توزیع هیپربولیک و کاربردهای آن در Stan
• 18. توزیع کاشی و کاربردهای آن در Stan
• 19. توزیع مقیاس-موقعیت و کاربردهای آن در Stan
• 20. توزیع لاپلاس و کاربردهای آن در Stan
• 21. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری در Stan
• 22. نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
• 23. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
• 24. الگوریتم نمونه‌گیری گرادیان مونت کارلو (NUTS)
• 25. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
• 26. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری MCMC
• 27. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat)
• 28. نمودارهای ردیابی (Trace plots)
• 29. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation plots)
• 30. تفسیر نتایج نمونه‌گیری
• 31. کاربرد Stan در مدل‌های خطی
• 32. مدل‌های رگرسیون خطی ساده در Stan
• 33. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه در Stan
• 34. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 35. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 36. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
• 37. مدل‌های اثرات مختلط در Stan
• 38. کاربرد Stan در مدل‌های سری زمانی
• 39. مدل‌های ARMA در Stan
• 40. مدل‌های ARIMA در Stan
• 41. مدل‌های GARCH در Stan
• 42. مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی در Stan
• 43. کاربرد Stan در مدل‌های بقا
• 44. مدل کاکس پروپشنال هازاردز در Stan
• 45. مدل‌های بقای پارامتری در Stan
• 46. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های فضایی
• 47. مدل‌های رگرسیون فضایی در Stan
• 48. کاربرد Stan در مدل‌های بیزی
• 49. مزایای مدل‌سازی بیزی
• 50. تفسیر نتایج بیزی
• 51. کاربرد Stan در مدل‌های آماری پیشرفته
• 52. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی در Stan
• 53. شبکه‌های بیزی در Stan
• 54. مدل‌های مارکوف تصادفی در Stan
• 55. کاربرد Stan در بهینه‌سازی
• 56. بهینه‌سازی بیزی در Stan
• 57. کاربرد Stan در یادگیری ماشین
• 58. مدل‌های طبقه‌بندی در Stan
• 59. مدل‌های رگرسیون در Stan
• 60. مدل‌های خوشه‌بندی در Stan
• 61. مقدمه‌ای بر Stan از دیدگاه آماری
• 62. مفاهیم پیشرفته آماری در Stan
• 63. کاربرد Stan برای تحلیل داده‌های حجیم
• 64. بهینه‌سازی محاسبات در Stan
• 65. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
• 66. استفاده از GPU در Stan
• 67. مدیریت حافظه در Stan
• 68. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
• 69. تست واحد برای توابع Stan
• 70. تست ادغام برای مدل‌های Stan
• 71. مقایسه مدل‌های مختلف در Stan
• 72. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای نتایج Stan
• 73. تفسیر نتایج آماری پیچیده
• 74. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
• 75. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل آماری
• 76. شفافیت در مدل‌سازی آماری
• 77. قابلیت بازتولید نتایج در Stan
• 78. مستندسازی مدل‌های Stan
• 79. استفاده از Stan در پروژه‌های تحقیقاتی
• 80. نکات کاربردی برای تسریع محاسبات در Stan
• 81. افزایش سرعت کامپایل مدل‌ها در Stan
• 82. بهینه‌سازی ساختار مدل برای سرعت
• 83. انتخاب توزیع‌های مناسب برای پارامترها
• 84. استفاده از نمونه‌گیری اولویت‌دار
• 85. تنظیم دقیق پارامترهای HMC/NUTS
• 86. استفاده از پیش‌بینی‌های قبلی (Priors) مؤثر
• 87. کاهش وابستگی بین پارامترها
• 88. استفاده از توابع داخلی Stan
• 89. مدیریت داده‌های پرت در Stan
• 90. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
• 91. کاربرد Stan در علوم داده
• 92. کاربرد Stan در هوش مصنوعی
• 93. کاربرد Stan در علم زیستی
• 94. کاربرد Stan در اقتصاد
• 95. کاربرد Stan در مهندسی
• 96. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
• 97. کاربرد Stan در علوم محیطی
• 98. کاربرد Stan در علوم شناختی
• 99. کاربرد Stan در علوم سیاسی
• 100. کاربرد Stan در مطالعات فرهنگی