اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی AgenticEconomicModeling: استفاده از LLMها برای اقتصادسنجی دقیق‌تر و کارآمدتر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره AgenticEconomicModeling: استفاده از LLMها برای اقتصادسنجی دقیق‌تر و کارآمدتر

موضوع کلی: اقتصاد محاسباتی و مدل‌سازی مبتنی بر عامل

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در اقتصادسنجی و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اقتصاد محاسباتی
• 2. مقدمه ای بر مدل سازی مبتنی بر عامل (ABM)
• 3. تاریخچه و تکامل ABM
• 4. مزایای ABM نسبت به مدل های سنتی
• 5. مفاهیم کلیدی در ABM: عامل، محیط، تعاملات
• 6. انواع عاملان در مدل های اقتصادی
• 7. طراحی رفتار عاملان اقتصادی
• 8. مدل سازی ترجیحات و اهداف عاملان
• 9. یادگیری و انطباق در عاملان
• 10. نظریه بازی ها و تصمیم گیری عاملان
• 11. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLM)
• 12. معماری های کلیدی LLM (ترنسفورمرها)
• 13. نحوه عملکرد LLM ها: توکن سازی، جاسازی (Embeddings)
• 14. تکنیک های آموزش LLM ها: پیش آموزش، تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 15. قابلیت های LLM ها در درک زبان طبیعی (NLU)
• 16. قابلیت های LLM ها در تولید زبان طبیعی (NLG)
• 17. کاربرد LLM ها در استخراج اطلاعات
• 18. کاربرد LLM ها در خلاصه سازی متن
• 19. کاربرد LLM ها در تجزیه و تحلیل احساسات
• 20. کاربرد LLM ها در پاسخ به سوالات
• 21. مقدمه ای بر اقتصادسنجی
• 22. مفاهیم پایه اقتصادسنجی: رگرسیون، سری های زمانی
• 23. انواع داده های اقتصادی
• 24. مقدمه ای بر مدل سازی پیش بینی اقتصادی
• 25. چالش های مدل سازی اقتصادی سنتی
• 26. اقتصادسنجی مبتنی بر عامل (AEBM)
• 27. نقطه تلاقی ABM و اقتصادسنجی
• 28. مفاهیم کلیدی AEBM
• 29. نقش LLM ها در AEBM
• 30. الهام از مقاله "AgenticEconomicModeling"
• 31. استراتژی های عاملانه در اقتصاد
• 32. مدل سازی رفتار عاملان اقتصادی با LLM ها
• 33. استفاده از LLM ها برای تعریف قوانین و تعاملات عاملان
• 34. طراحی عاملان با قابلیت های تصمیم گیری مبتنی بر LLM
• 35. تولید سناریوهای اقتصادی با استفاده از LLM ها
• 36. کاربرد LLM ها در تحلیل داده های اقتصادی غیرساختاری
• 37. استخراج اطلاعات اقتصادی از متن (اخبار، گزارش ها)
• 38. تحلیل احساسات بازار از طریق LLM ها
• 39. پیش بینی روند بازار با استفاده از LLM ها
• 40. تکنیک های ترکیب LLM ها با مدل های اقتصادسنجی کلاسیک
• 41. ادغام LLM ها در مدل های رگرسیون
• 42. استفاده از LLM ها برای شناسایی متغیرهای مهم
• 43. کاربرد LLM ها در ساخت متغیرهای اقتصادی جدید
• 44. ساخت عاملان اقتصادی پیچیده با استفاده از LLM ها
• 45. طراحی عاملان نهادی با قابلیت های مبتنی بر LLM
• 46. مدل سازی پویایی های اجتماعی-اقتصادی با عاملان LLM
• 47. شبیه سازی بازارهای مالی با عاملان LLM
• 48. شبیه سازی بازارهای کالا با عاملان LLM
• 49. شبیه سازی بازارهای کار با عاملان LLM
• 50. شبیه سازی رفتار مصرف کننده با عاملان LLM
• 51. شبیه سازی رفتار تولید کننده با عاملان LLM
• 52. شبیه سازی اثرات سیاست های اقتصادی با عاملان LLM
• 53. ارزیابی دقت مدل های AEBM مبتنی بر LLM
• 54. معیارهای ارزیابی مدل های پیش بینی
• 55. اعتبارسنجی مدل های AEBM
• 56. مقایسه AEBM با مدل های اقتصادسنجی سنتی
• 57. مقایسه AEBM با ABM های سنتی
• 58. محدودیت های LLM ها در اقتصادسنجی
• 59. چالش های تفسیر نتایج مدل های AEBM
• 60. چالش های پیاده سازی عملی AEBM
• 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM ها در اقتصاد
• 62. امنیت داده ها و حریم خصوصی
• 63. سوگیری در LLM ها و تأثیر آن بر مدل های اقتصادی
• 64. مقیاس پذیری مدل های AEBM
• 65. ابزارها و فریمورک های رایج برای AEBM
• 66. پایتون و کتابخانه های مرتبط (NumPy, Pandas, SciPy)
• 67. کتابخانه های ABM (NetLogo, Mesa, AgentPy)
• 68. کتابخانه های LLM (Hugging Face Transformers, OpenAI API)
• 69. ساخت یک عامل اقتصادی ساده مبتنی بر LLM
• 70. پیاده سازی یک مدل رگرسیون با استفاده از LLM
• 71. تولید داده های شبیه سازی شده با LLM
• 72. استفاده از LLM ها برای تحلیل داده های متنی اقتصادی
• 73. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLM ها برای وظایف اقتصادی خاص
• 74. ساخت یک مدل پیش بینی سری زمانی با استفاده از LLM
• 75. طراحی یک عامل تحلیلگر بازار با قابلیت LLM
• 76. شبیه سازی یک واکنش زنجیره ای در بازار با عاملان LLM
• 77. تحلیل تأثیر اخبار بر بازارهای مالی با LLM ها
• 78. مدل سازی انتشار اطلاعات در شبکه های اجتماعی اقتصادی
• 79. پیش بینی رفتارهای نوظهور در اقتصاد با AEBM
• 80. کاربرد AEBM در اقتصاد رفتاری
• 81. کاربرد AEBM در اقتصاد کلان
• 82. کاربرد AEBM در اقتصاد خرد
• 83. کاربرد AEBM در امور مالی محاسباتی
• 84. مطالعات موردی از کاربرد "AgenticEconomicModeling"
• 85. یادگیری تقویتی در عاملان اقتصادی مبتنی بر LLM
• 86. استفاده از LLM ها برای یادگیری سیاست های بهینه
• 87. مدل سازی اکتشاف و بهره برداری در عاملان LLM
• 88. طراحی معماری های ترکیبی LLM-ABM
• 89. استراتژی های عاملانه برای حل مسائل پیچیده اقتصادی
• 90. آینده اقتصاد محاسباتی و مدل سازی مبتنی بر عامل
• 91. نقش LLM ها در تحول آینده اقتصادسنجی
• 92. مسائل پژوهشی باز در AEBM
• 93. چگونه از LLM ها برای اقتصادسنجی دقیق تر استفاده کنیم
• 94. چگونه از LLM ها برای اقتصادسنجی کارآمدتر استفاده کنیم
• 95. جمع بندی و نتیجه گیری دوره