دوره کاربرد MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف و نمونه‌گیری
• 2. مبانی نظری الگوریتم‌های MCMC
• 3. معرفی نرم‌افزار Stan
• 4. نصب و پیکربندی Stan
• 5. زبان برنامه‌نویسی Stan: اصول و دستورات
• 6. مدل‌سازی آماری در Stan
• 7. تعریف توابع درستنمایی (Likelihood Functions)
• 8. تعریف توابع پیشین (Prior Distributions)
• 9. تبدیل متغیرها و توابع تبدیل
• 10. روش‌های نمونه‌گیری در MCMC
• 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 12. الگوریتم Gibbs Sampling
• 13. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 14. بهینه‌سازی پارامترها با HMC
• 15. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی MCMC
• 16. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
• 17. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
• 18. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
• 19. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
• 21. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 22. نمونه‌گیری از مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 23. مدل‌های اقتصادسنجی در Stan
• 24. مدل‌های سری زمانی پویا
• 25. کاربرد MCMC در آمار بیزی
• 26. تخمین پارامترها در مدل‌های پیچیده
• 27. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده
• 28. استفاده از داده‌های واقعی برای اعتبارسنجی
• 29. تحلیل حساسیت پارامترها
• 30. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 31. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
• 32. شبکه‌های عصبی بیزی
• 33. مدل‌های غیرپارامتری بیزی
• 34. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 35. مدل‌سازی ژنتیکی در Stan
• 36. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
• 37. مدل‌سازی اکولوژیک
• 38. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 39. تحلیل داده‌های پیمایشی
• 40. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 41. کاربرد MCMC در علوم مالی
• 42. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 43. مدل‌سازی پرتفوی
• 44. کاربرد MCMC در مهندسی
• 45. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
• 46. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 47. بررسی و تحلیل نتایج HMC
• 48. تنظیم پارامترهای HMC (epsilon, L)
• 49. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های نامنظم
• 50. مدل‌سازی با داده‌های گمشده (Missing Data)
• 51. استفاده از توابع کمکی در Stan
• 52. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
• 53. نوشتن مدل‌های ماژولار در Stan
• 54. تلفیق Stan با زبان‌های دیگر (R, Python)
• 55. استفاده از Stan برای استنتاج بیزی
• 56. تفسیر نتایج توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
• 57. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
• 58. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی (WAIC, LOO-CV)
• 59. مدل‌سازی توابع پیچیده با استفاده از MCMC
• 60. کاربرد MCMC در توزیع‌های چندمتغیره
• 61. مدل‌سازی همبستگی بین متغیرها
• 62. مدل‌سازی رگرسیون کوانتیلی بیزی
• 63. تحلیل داده‌های طولی در Stan
• 64. مدل‌سازی پیش‌بینی با MCMC
• 65. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی مسائل
• 66. طراحی آزمایش‌های آماری با MCMC
• 67. مدل‌سازی رفتار کاربران در سامانه آموزشی
• 68. تحلیل داده‌های آموزشی با رویکرد بیزی
• 69. مدل‌سازی پیشرفت تحصیلی دانشجویان
• 70. ارزیابی اثربخشی روش‌های نوین آموزشی
• 71. مدل‌سازی عوامل مؤثر بر یادگیری
• 72. تحلیل داده‌های حاصل از آزمون‌ها
• 73. ارزیابی کیفیت محتوای آموزشی
• 74. مدل‌سازی پاسخ به سوالات چندگزینه‌ای
• 75. تحلیل داده‌های حاصل از پرسشنامه‌ها
• 76. مدل‌سازی رضایت‌مندی دانشجویان
• 77. مدل‌سازی ارتقاء مهارت‌های تخصصی
• 78. تحلیل داده‌های حاصل از پروژه‌های عملی
• 79. مدل‌سازی تأثیرات دوره‌های آموزشی
• 80. تحلیل داده‌های حاصل از کارگاه‌ها
• 81. مدل‌سازی پیش‌بینی موفقیت شغلی
• 82. تحلیل داده‌های حاصل از مصاحبه‌های شغلی
• 83. مدل‌سازی تأثیر مربی بر یادگیرنده
• 84. تحلیل داده‌های حاصل از ارزیابی مربی
• 85. مدل‌سازی تأثیرات تعاملات گروهی
• 86. تحلیل داده‌های حاصل از گروه‌های مطالعه
• 87. مدل‌سازی پیش‌بینی انصراف از تحصیل
• 88. تحلیل داده‌های حاصل از دلایل انصراف
• 89. مدل‌سازی تأثیرات آموزش مجازی
• 90. تحلیل داده‌های حاصل از پلتفرم‌های آنلاین
• 91. مدل‌سازی تأثیرات محتوای چندرسانه‌ای
• 92. تحلیل داده‌های حاصل از انواع رسانه‌ها
• 93. مدل‌سازی پیش‌بینی نیازهای آموزشی آتی
• 94. تحلیل داده‌های حاصل از روندهای بازار کار
• 95. مدل‌سازی تأثیرات بازخورد آموزشی
• 96. تحلیل داده‌های حاصل از فرم‌های بازخورد
• 97. مدل‌سازی تأثیرات تمرین و تکرار
• 98. تحلیل داده‌های حاصل از آزمون‌های تشخیصی
• 99. مدل‌سازی تأثیرات محیط یادگیری
• 100. تحلیل داده‌های حاصل از فضاهای آموزشی