فلشکارتهای آموزشی بهینهسازی فرآیند MCMC با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی فرآیند MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای نمونهبرداری مارکوف چین مونت کارلو
- 2. مبانی احتمالات و آمار برای MCMC
- 3. نظریه زنجیرههای مارکوف
- 4. قضیه حد مرکزی و قانون اعداد بزرگ
- 5. مفاهیم نمونهبرداری و توزیعهای احتمالی
- 6. انتخاب توزیع پیشین در مدلهای بیزی
- 7. توزیع پسین و قضیه بیز
- 8. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Stan
- 9. نصب و راهاندازی Stan
- 10. نحو پایه Stan: متغیرها، توابع، و دستورات شرطی
- 11. تعریف مدلهای بیزی در Stan
- 12. ساختار بلوکهای مدل در Stan: `data`, `parameters`, `model`, `generated quantities`
- 13. نمونهبرداری از توزیعهای نرمال، گاما، و بتا در Stan
- 14. نمونهبرداری از توزیعهای گسسته: برنولی، دوجملهای، و پواسون
- 15. مدلهای رگرسیون خطی ساده در Stan
- 16. مدلهای رگرسیون خطی چندگانه در Stan
- 17. مدلهای رگرسیون لجستیک در Stan
- 18. مدلهای رگرسیون پواسون در Stan
- 19. مدلهای سلسلهمراتبی ساده در Stan
- 20. مدلهای سلسلهمراتبی چندسطحی در Stan
- 21. مقدمهای بر الگوریتمهای نمونهبرداری MCMC: Metropolis-Hastings
- 22. الگوریتم Gibbs Sampling
- 23. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
- 24. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
- 25. نکات عملی در انتخاب الگوریتم نمونهبرداری
- 26. تشخیص همگرایی در زنجیرههای MCMC
- 27. معیارهای بصری همگرایی: نمودارهای Trace و Autocorrelation
- 28. آمارههای کمی همگرایی: R-hat و Effective Sample Size (ESS)
- 29. تشخیص مشکلات همگرایی: زنجیرههای واگرا و همبستگی بالا
- 30. عیبیابی مدلهای Stan
- 31. بهینهسازی سرعت اجرای مدلهای Stan
- 32. استفاده از دادههای متغیر در Stan
- 33. مدلسازی سریهای زمانی با Stan
- 34. مدلهای مدلسازی سریهای زمانی ARIMA در Stan
- 35. مدلهای مدلسازی سریهای زمانی حالت-فضا در Stan
- 36. مدلسازی دادههای مکانی در Stan
- 37. مدلهای مدلسازی دادههای مکانی با استفاده از توزیعهای مکانی
- 38. مدلسازی شبکهها در Stan
- 39. مدلهای مدلسازی شبکهها با استفاده از نظریه گراف
- 40. مدلسازی دادههای طبقهبندی شده در Stan
- 41. مدلهای مدلسازی دادههای طبقهبندی شده با استفاده از توزیعهای چندمقداره
- 42. مدلسازی دادههای بقا در Stan
- 43. مدلهای مدلسازی دادههای بقا با استفاده از توزیعهای بقا
- 44. مدلسازی دادههای تکراری در Stan
- 45. مدلهای مدلسازی دادههای تکراری با استفاده از مدلهای اثرات مختلط
- 46. اعتبارسنجی مدلهای بیزی
- 47. اعتبارسنجی متقابل در مدلهای بیزی
- 48. بررسی حساسیت مدل به تغییرات پیشین
- 49. تفسیر نتایج مدلهای بیزی
- 50. تجسم نتایج مدلهای بیزی
- 51. استفاده از بستههای R و Python برای Stan
- 52. اتصال Stan به R و Python
- 53. پیشپردازش دادهها برای Stan
- 54. پسپردازش نتایج Stan
- 55. استفاده از Stan برای مدلهای پیشبینی
- 56. ارزیابی پیشبینیها در مدلهای بیزی
- 57. مقدمهای بر اقتصادسنجی بیزی
- 58. مدلهای رگرسیون بیزی در اقتصادسنجی
- 59. مدلهای سریهای زمانی بیزی در اقتصادسنجی
- 60. مدلهای پانل دیتا بیزی در اقتصادسنجی
- 61. مقدمهای بر آمار زیستی بیزی
- 62. مدلهای بقا بیزی در آمار زیستی
- 63. مدلهای سریهای زمانی بیزی در آمار زیستی
- 64. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 65. مدلسازی پیمایشها با Stan
- 66. مدلسازی دادههای متن با Stan
- 67. مدلسازی دادههای شبکههای اجتماعی با Stan
- 68. کاربرد Stan در علوم محیطی
- 69. مدلسازی توزیع گونهها با Stan
- 70. مدلسازی تغییرات اقلیمی با Stan
- 71. کاربرد Stan در علوم مالی
- 72. مدلسازی ریسک اعتباری با Stan
- 73. مدلسازی پرتفوی با Stan
- 74. مقدمهای بر روشهای پیشرفته MCMC
- 75. نمونهبرداری از طریق اهمیت (Importance Sampling)
- 76. نمونهبرداری از طریق ترفیع (Annealing)
- 77. روشهای MCMC موازی
- 78. کاربرد Stan در یادگیری عمیق بیزی
- 79. شبکههای عصبی بیزی با Stan
- 80. مدلهای گرافیکی بیزی با Stan
- 81. مقدمهای بر بهینهسازی مدلهای پیچیده
- 82. تکنیکهای کاهش ابعاد در مدلهای بیزی
- 83. انتخاب مدل در رویکردهای بیزی
- 84. نکات پیشرفته در طراحی مدلهای Stan
- 85. مدلسازی عدم قطعیت در پیشبینیها
- 86. ارتباط با سایر نرمافزارهای آماری
- 87. کاربرد Stan در پژوهشهای دانشگاهی
- 88. انتشار نتایج مدلهای بیزی
- 89. ملاحظات اخلاقی در مدلسازی بیزی
- 90. آینده MCMC و Stan
- 91. مطالعه موردی: مدلسازی دادههای سلامت با Stan
- 92. مطالعه موردی: مدلسازی دادههای اقتصادی با Stan
- 93. مطالعه موردی: مدلسازی دادههای اجتماعی با Stan
- 94. مقدمهای بر آزمون فرضیه بیزی
- 95. مقایسه رویکردهای بیزی و فراوانیگرا
- 96. پیادهسازی مدلهای پیچیده با Stan
- 97. نکات تکمیلی برای بهینهسازی اجرای Stan
- 98. مروری بر منابع آموزشی Stan
- 99. پروژههای عملی با Stan
- 100. کاربرد Stan در تحلیل دادههای بزرگ
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.