دوره تنظیمات پیشرفته برای مدل‌های بیزی در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای مدل‌های بیزی در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی و استنتاج بیزی
• 2. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌سازی بیزی
• 3. معرفی زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل آماری
• 4. نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار Stan
• 5. ساختار مدل‌های بیزی در Stan: توابع احتمال و priors
• 6. تعریف متغیرهای مدل و پارامترها در Stan
• 7. توابع توزیع احتمال رایج در Stan (نرمال، بتا، گاما)
• 8. انتخاب priors مناسب: مباحث نظری و عملی
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های خطی ساده در Stan
• 10. استنتاج بیزی برای رگرسیون خطی: مثال‌های عملی
• 11. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) در Stan
• 12. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی در کاهش بایاس
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های خطی سلسله‌مراتبی در Stan
• 14. مدل‌های اثرات مختلط (Mixed-effects Models) در Stan
• 15. کاربرد مدل‌های اثرات مختلط در داده‌های طولی
• 16. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی در Stan
• 17. استنتاج بیزی برای طبقه‌بندی دودویی
• 18. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی در Stan
• 19. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
• 20. مدل‌های خطای متغیر (Measurement Error Models)
• 21. مدل‌سازی عدم قطعیت در اندازه‌گیری پارامترها
• 22. مدل‌های سری زمانی بیزی در Stan
• 23. تحلیل داده‌های با ساختار وابستگی زمانی
• 24. مدل‌های فضایی بیزی در Stan
• 25. تحلیل داده‌های با وابستگی مکانی
• 26. روش‌های نمونه‌برداری MCMC: Metropolis-Hastings
• 27. روش‌های نمونه‌برداری MCMC: Gibbs Sampling
• 28. نظارت بر همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 29. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat، Trace Plots
• 30. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 31. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت و کارایی
• 32. استفاده از پیش‌کامپایلر Stan
• 33. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته در Stan
• 34. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
• 35. نمونه‌برداری از طریق مارکوف با انتشار متغیر (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
• 36. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
• 37. استفاده از Stan برای مدل‌های آماری تعمیم‌یافته (GAM)
• 38. مدل‌سازی روابط غیرخطی با GAM در Stan
• 39. مدل‌های احتمالاتی گرافیکی (Probabilistic Graphical Models)
• 40. مدل‌سازی وابستگی‌های پیچیده بین متغیرها
• 41. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی در Stan
• 42. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
• 43. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models)
• 44. کاربرد HMM در تحلیل داده‌های پنهان
• 45. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
• 46. استنتاج بیزی برای مدل‌های دینامیکی
• 47. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از Stan
• 48. تولید پیش‌بینی‌های بیزی و فواصل اطمینان
• 49. ارزیابی مدل‌های بیزی: معیارهای اطلاعاتی
• 50. معیار اطلاعات آکائیکه بیزی (Bayesian Information Criterion - BIC)
• 51. معیار اطلاعاتی آکائیکه (Akaike Information Criterion - AIC)
• 52. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation) برای مدل‌های بیزی
• 53. مقایسه مدل‌های بیزی با روش‌های آماری کلاسیک
• 54. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data) با Stan
• 55. روش‌های imputation بیزی
• 56. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم زیستی
• 57. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی و ژنومیک
• 58. مدل‌سازی داده‌های اپیدمیولوژیک
• 59. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم اجتماعی
• 60. تحلیل داده‌های پیمایشی و نظرسنجی
• 61. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی و مالی
• 62. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
• 63. کاربرد مدل‌های بیزی در مهندسی
• 64. مدل‌سازی قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 65. تحلیل داده‌های نویز و سیگنال
• 66. مدل‌سازی پیش‌بینی در مهندسی
• 67. کاربرد مدل‌های بیزی در یادگیری ماشین
• 68. طبقه‌بندی بیزی
• 69. خوشه‌بندی بیزی
• 70. مدل‌های مولد بیزی
• 71. تکنیک‌های کاهش بعد در مدل‌های بیزی
• 72. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی بیزی (Bayesian PCA)
• 73. تجزیه و تحلیل عوامل بیزی (Bayesian Factor Analysis)
• 74. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با رویکرد بیزی
• 75. تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 76. مدل‌سازی رفتار کاربران در پلتفرم‌های آنلاین
• 77. مدل‌سازی تأثیرات شبکه‌ای
• 78. مدل‌سازی پیش‌بینی در شبکه‌های اجتماعی
• 79. مباحث پیشرفته در تعریف priors: priors غیراطلاعاتی و informativeness
• 80. استفاده از priors مبتنی بر دانش قبلی
• 81. مدل‌سازی عدم قطعیت در priors
• 82. بررسی حساسیت نتایج به انتخاب priors
• 83. مدل‌سازی پدیده‌های کمیاب (Rare Events)
• 84. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 85. تکنیک‌های شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 86. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
• 87. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده با استفاده از Stan
• 88. مدل‌سازی دینامیک جمعیت
• 89. مدل‌سازی فرآیندهای زیستی
• 90. اصول طراحی آزمایش با رویکرد بیزی
• 91. بهینه‌سازی طراحی آزمایش برای جمع‌آوری داده
• 92. آموزش زبان طبیعی با استفاده از مدل‌های بیزی
• 93. تحلیل احساسات با رویکرد بیزی
• 94. مدل‌سازی زبان و معنا
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
• 96. کاربرد مدل‌های بیزی در تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین