دوره ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری مقدمه دوره: قدم گذاشتن به قلمرو تصمیم‌گیری انسان‌نما با هوش مصنوعی...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم رفتاری

موضوع میانی: شبیه‌سازی رفتار انسان با مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای علوم رفتاری
  • 2. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 3. مروری بر اقتصاد رفتاری و سوگیری‌های شناختی
  • 4. ارتباط بین LLMها و شبیه‌سازی تصمیم‌گیری انسانی
  • 5. مقاله "Bias-Adjusted LLM Agents for Human-Like Decision-Making via Behavioral Economics": معرفی و بررسی
  • 6. درک چارچوب نظری مقاله: سوگیری‌ها و تعدیل آن‌ها
  • 7. معرفی انواع سوگیری‌های شناختی رایج در تصمیم‌گیری
  • 8. سوگیری لنگر انداختن (Anchoring Bias): تعریف و تاثیر
  • 9. سوگیری تایید (Confirmation Bias): تعریف و تاثیر
  • 10. سوگیری در دسترس بودن (Availability Bias): تعریف و تاثیر
  • 11. سوگیری ریسک‌گریزی (Loss Aversion): تعریف و تاثیر
  • 12. سوگیری اثر مالکیت (Endowment Effect): تعریف و تاثیر
  • 13. سوگیری وضعیت موجود (Status Quo Bias): تعریف و تاثیر
  • 14. چارچوب‌های نظری برای تعدیل سوگیری‌ها در LLMها
  • 15. تکنیک‌های مهندسی پیام (Prompt Engineering) برای کاهش سوگیری
  • 16. استفاده از تمپلیت‌های پیام برای کنترل خروجی LLM
  • 17. تعدیل خروجی LLM از طریق تنظیم پارامترها
  • 18. استفاده از رویکردهای مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 19. جمع‌آوری داده‌های رفتاری انسان برای آموزش LLM
  • 20. آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی و فرمت‌بندی داده‌های رفتاری
  • 21. برچسب‌گذاری داده‌ها برای سوگیری‌های شناختی خاص
  • 22. معماری LLM برای شبیه‌سازی تصمیم‌گیری انسانی
  • 23. انتخاب LLM مناسب: GPT، BERT، Llama و دیگر مدل‌ها
  • 24. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها با داده‌های رفتاری
  • 25. ارزیابی عملکرد LLM در شبیه‌سازی تصمیم‌گیری انسانی
  • 26. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت و قابلیت اعتماد
  • 27. مقایسه عملکرد LLM با رفتار واقعی انسان
  • 28. تکنیک‌های کاهش سوگیری لنگر انداختن در LLM
  • 29. تکنیک‌های کاهش سوگیری تایید در LLM
  • 30. تکنیک‌های کاهش سوگیری در دسترس بودن در LLM
  • 31. تکنیک‌های کاهش سوگیری ریسک‌گریزی در LLM
  • 32. تکنیک‌های کاهش سوگیری اثر مالکیت در LLM
  • 33. تکنیک‌های کاهش سوگیری وضعیت موجود در LLM
  • 34. مدل‌سازی ریسک و عدم قطعیت با استفاده از LLM
  • 35. شبیه‌سازی سناریوهای تصمیم‌گیری پیچیده
  • 36. مدل‌سازی اثرات شبکه‌های اجتماعی بر تصمیم‌گیری
  • 37. استفاده از LLM برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 38. طراحی کمپین‌های بازاریابی موثرتر با کمک LLM
  • 39. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری محصولات با استفاده از LLM
  • 40. شبیه‌سازی مذاکرات و تعاملات انسانی
  • 41. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) مبتنی بر LLM
  • 42. استفاده از LLM در تحلیل سیاست‌گذاری عمومی
  • 43. شبیه‌سازی اثرات سیاست‌های مختلف بر رفتار جامعه
  • 44. مدل‌سازی اثرات رسانه‌ها بر افکار عمومی
  • 45. استفاده از LLM در آموزش و پرورش
  • 46. طراحی سیستم‌های آموزشی شخصی‌سازی شده با کمک LLM
  • 47. ایجاد محتوای آموزشی جذاب‌تر و موثرتر
  • 48. استفاده از LLM در حوزه سلامت و درمان
  • 49. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها با تحلیل داده‌های رفتاری
  • 50. بهبود تعامل بین بیمار و پزشک
  • 51. LLM و اخلاق: ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLM
  • 52. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست و تبعیض‌آمیز
  • 53. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در استفاده از LLM
  • 54. ابزارهای متن‌باز برای ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما
  • 55. معرفی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های کاربردی
  • 56. راهنمای گام به گام ساخت یک ایجنت تصمیم‌گیرنده
  • 57. مطالعه موردی: شبیه‌سازی سرمایه‌گذاری در بازار سهام
  • 58. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار رای‌دهندگان در انتخابات
  • 59. مطالعه موردی: طراحی سیستم‌های پیشنهاد محصول شخصی‌سازی شده
  • 60. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از LLM در شبیه‌سازی رفتار انسان
  • 61. نیاز به داده‌های بیشتر و متنوع‌تر
  • 62. بهبود قابلیت تعمیم‌پذیری LLMها
  • 63. حل مشکل سوگیری‌های پنهان در داده‌های آموزشی
  • 64. آینده شبیه‌سازی رفتار انسان با LLM
  • 65. ادغام LLM با سایر فناوری‌های هوش مصنوعی
  • 66. توسعه مدل‌های LLM با قابلیت استدلال و خلاقیت بیشتر
  • 67. ایجاد ایجنت‌های هوشمند با هوش هیجانی (Emotional Intelligence)
  • 68. LLMها و هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence - AGI)
  • 69. تأثیر LLM بر اقتصاد و جامعه
  • 70. فرصت‌ها و تهدیدهای ناشی از توسعه LLM
  • 71. نقش انسان در عصر هوش مصنوعی
  • 72. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در زمینه LLM
  • 73. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر
  • 74. مقالات علمی مرتبط با موضوع
  • 75. دوره‌های آموزشی آنلاین و آفلاین
  • 76. انجمن‌ها و گروه‌های فعال در زمینه LLM
  • 77. پرسش و پاسخ: رفع ابهامات و پاسخ به سوالات متداول
  • 78. مثال‌های کاربردی از کد و پیاده‌سازی
  • 79. تمرین‌های عملی برای درک بهتر مفاهیم
  • 80. پروژه‌های نهایی برای ارزیابی آموخته‌ها
  • 81. ارزیابی دوره و ارائه بازخورد
  • 82. مباحث پیشرفته در مورد تنظیم پارامترهای LLM
  • 83. استفاده از روش‌های Bayesian Optimization برای تنظیم LLM
  • 84. بررسی الگوریتم‌های جدید برای یادگیری تقویتی
  • 85. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازش در LLM
  • 86. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف LLM در وظایف خاص
  • 87. تشخیص و رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی LLM
  • 88. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) برای درک رفتار LLM
  • 89. بررسی اثرات مخرب احتمالی LLM و راه‌های مقابله با آن
  • 90. ایجاد یک سیستم مانیتورینگ برای نظارت بر عملکرد LLM
  • 91. راهکارهای همکاری بین انسان و LLM برای حل مسائل پیچیده
  • 92. روش‌های مستندسازی و مدیریت پروژه‌های LLM
  • 93. تجزیه و تحلیل داده‌های حاصل از شبیه‌سازی‌های LLM
  • 94. ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج LLM
  • 95. استفاده از LLM برای تولید خودکار گزارش‌های تحلیلی
  • 96. بررسی مسائل حقوقی و قانونی مرتبط با استفاده از LLM
  • 97. راهنمای استفاده از LLM در صنایع مختلف
  • 98. تجربیات عملی از پیاده‌سازی LLM در شرکت‌های بزرگ
  • 99. بررسی چالش‌های مقیاس‌بندی پروژه‌های LLM
  • 100. آینده تحقیقات در زمینه LLM و علوم رفتاری
ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری

ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری

مقدمه دوره: قدم گذاشتن به قلمرو تصمیم‌گیری انسان‌نما با هوش مصنوعی

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توانیم مدل‌های هوش مصنوعی را فراتر از پردازش صرف زبان، قادر به درک و شبیه‌سازی پیچیدگی‌های رفتار و تصمیم‌گیری انسان کنیم؟ دنیای امروز شاهد پیشرفت‌های خیره‌کننده در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است، اما اغلب در مواجهه با ناهمگونی‌ها و بایاس‌های درونی این مدل‌ها، فاصله آن‌ها با رفتار واقعی جمعیت انسانی آشکار می‌شود. این شکاف، توانایی این مدل‌ها را در بازتاب تنوع جمعیت و شبیه‌سازی دقیق تصمیم‌گیری‌های انسانی محدود می‌کند.

الهام‌بخش ما در این دوره، مقاله‌ای علمی با عنوان "Bias-Adjusted LLM Agents for Human-Like Decision-Making via BehavioralEconomics" است. این پژوهش، راهکاری نوین برای رفع این چالش معرفی می‌کند: استفاده از داده‌های رفتاری فردی در علم اقتصاد رفتاری برای تنظیم دقیق بایاس‌های مدل‌های زبانی. این رویکرد، دریچه‌ای نو به سوی ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی باز می‌کند که نه تنها توانایی درک زبان، بلکه قابلیت شبیه‌سازی الگوهای تصمیم‌گیری پیچیده انسانی را نیز دارا هستند.

درباره دوره

دوره "ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما: تنظیم LLMها با اصول اقتصاد رفتاری" پاسخی است به نیاز روزافزون برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی که بتوانند با دقت بالاتری رفتار و تصمیم‌گیری انسان را درک، پیش‌بینی و شبیه‌سازی کنند. ما در این دوره، شما را با مفاهیم کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آشنا کرده و سپس گامی فراتر می‌نهیم؛ به شما می‌آموزیم چگونه با بهره‌گیری از اصول غنی اقتصاد رفتاری، این مدل‌ها را به گونه‌ای تنظیم (Adjust) کنیم که بایاس‌های ذاتی آن‌ها کاهش یافته و به رفتار واقعی انسان نزدیک‌تر شوند.

بر اساس یافته‌های مقاله‌ی علمی ارائه‌شده، ما بر رویکردی مبتنی بر "شخصیت‌بخشی" (Persona-based approach) تمرکز خواهیم کرد. در این رویکرد، با استفاده از داده‌های رفتاری واقعی افراد، مدل‌های زبانی را قادر می‌سازیم تا الگوهای تصمیم‌گیری متنوع و انسان‌مانند را در سناریوهای مختلف، از جمله بازی اولتیماتوم (Ultimatum Game) که یک معیار استاندارد و چالش‌برانگیز برای LLMها محسوب می‌شود، بازتاب دهند. این دوره، پلی میان دنیای پردازش زبان طبیعی و روانشناسی انسان‌شناختی است.

موضوعات کلیدی

  • مبانی و معماری پیشرفته مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • اصول کلیدی اقتصاد رفتاری و نظریه‌های تصمیم‌گیری انسانی
  • شناسایی و تحلیل بایاس‌های ذاتی در LLMs
  • رویکردهای نوین تنظیم (Adjustment) LLMs با داده‌های رفتاری
  • طراحی و پیاده‌سازی ایجنت‌های مبتنی بر شخصیت (Persona-based Agents)
  • شبیه‌سازی بازی‌های اقتصادی رفتاری با LLMs (مانند بازی اولتیماتوم)
  • ارزیابی و اعتبارسنجی دقت شبیه‌سازی رفتار انسان
  • کاربردها و چشم‌اندازهای آینده ایجنت‌های هوش مصنوعی انسان‌نما

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان و متخصصان طراحی شده است:

  • توسعه‌دهندگان و مهندسان هوش مصنوعی: افرادی که به دنبال ارتقاء قابلیت‌های مدل‌های زبانی در شبیه‌سازی واقعی‌تر رفتار انسان هستند.
  • پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر: علاقه‌مندان به مرزهای دانش در زمینه LLMs و کاربردهای آن‌ها.
  • اقتصاددانان رفتاری و پژوهشگران علوم رفتاری: متخصصانی که می‌خواهند از قدرت LLMs برای مدل‌سازی و تحلیل رفتار انسان در مقیاس بزرگ استفاده کنند.
  • متخصصان حوزه بازاریابی و تجربه کاربری (UX): کسانی که به دنبال درک عمیق‌تر رفتار مشتریان و طراحی تجربیات شخصی‌سازی‌شده هستند.
  • دانشجویان رشته‌های مرتبط: دانشجویان علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، اقتصاد، روانشناسی و جامعه‌شناسی که به دنبال دانش عملی و پیشرفته در این زمینه‌ها هستند.
  • هر کسی که شیفته‌ی آینده‌ی هوش مصنوعی و توانایی آن در تقلید از پیچیدگی‌های انسانی است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

در دنیایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال دگرگون کردن صنایع مختلف است، توانایی ساخت ایجنت‌هایی که بتوانند رفتار انسان را شبیه‌سازی کنند، مزیت رقابتی بی‌نظیری محسوب می‌شود. گذراندن این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • درک عمیق‌تری از تعامل میان هوش مصنوعی و رفتار انسانی پیدا کنید.
  • با جدیدترین تکنیک‌ها برای کاهش بایاس در LLMs و افزایش دقت شبیه‌سازی آشنا شوید.
  • مهارت‌های عملی در ساخت ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما کسب کنید.
  • پتانسیل عظیم اقتصاد رفتاری را در ارتقاء قابلیت‌های هوش مصنوعی کشف کنید.
  • از آخرین دستاوردهای علمی در این حوزه بهره‌مند شده و دانش خود را به‌روز نگه دارید.
  • برای نقش‌های شغلی پیشرو در حوزه هوش مصنوعی، علم داده و تحقیقات رفتاری آماده شوید.
  • به درک بهتری از چگونگی تصمیم‌گیری واقعی انسان برسید و آن را در سیستم‌های هوشمند بازتاب دهید.

با گذراندن این دوره، شما نه تنها دانش نظری، بلکه توانایی پیاده‌سازی عملی ابزارهایی را به دست می‌آورید که می‌توانند انقلابی در نحوه‌ی تعامل ما با هوش مصنوعی ایجاد کنند.

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره آموزشی، شما را با ارائه بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، از مبانی تا تکنیک‌های پیشرفته، آماده می‌کند تا ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما بسازید:

  • بخش اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری انسانی
    • تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
    • چالش‌های شبیه‌سازی رفتار انسان با AI
    • اهمیت درک ناهمگونی‌ها و بایاس‌ها
    • معرفی اقتصاد رفتاری و کاربردهای آن
    • مروری بر مقاله الهام‌بخش: Bias-Adjusted LLM Agents
  • بخش دوم: مبانی عمیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
    • معماری ترنسفورمر و نحوه کار آن
    • انواع LLMs (GPT, BERT, LLaMA و ...)
    • آموزش پیشرفته (Pre-training) و تنظیم دقیق (Fine-tuning)
    • ارزیابی LLMs: معیارها و چالش‌ها
    • شناسایی بایاس‌های رایج در LLMs (جنسیتی، نژادی، فرهنگی و ...)
  • بخش سوم: اصول کلیدی اقتصاد رفتاری
    • محدودیت‌های عقلانیت (Bounded Rationality)
    • کاتالوگ سوگیری‌های شناختی (Cognitive Biases)
    • قوانین سرانگشتی (Heuristics)
    • نظریه چشم‌انداز (Prospect Theory)
    • نقش احساسات در تصمیم‌گیری
    • بازی‌های اقتصادی استاندارد (بازی اولتیماتوم، بازی دیکتاتور، بازی اعتماد)
  • بخش چهارم: رویکرد شخصیت‌بخشی (Persona-based Approach)
    • تعریف و اهمیت شخصیت در شبیه‌سازی انسان
    • استخراج ویژگی‌های شخصیتی از داده‌های رفتاری
    • مدل‌سازی بایاس‌های فردی
    • تنظیم LLMs بر اساس شخصیت‌های تعریف‌شده
    • تکنیک‌های Bias Adjustment
    • کاربرد داده‌های اقتصاد رفتاری برای تنظیم مدل
  • بخش پنجم: پیاده‌سازی ایجنت‌های هوشمند انسان‌نما
    • معماری کلی یک ایجنت هوشمند
    • انتخاب و آماده‌سازی داده‌های رفتاری
    • پیاده‌سازی موتور تصمیم‌گیری مبتنی بر LLM تنظیم‌شده
    • سناریوسازی و اجرای بازی‌های شبیه‌سازی‌شده
    • تکنیک‌های Prompt Engineering برای هدایت رفتار ایجنت
    • مثال عملی: شبیه‌سازی بازی اولتیماتوم با ایجنت‌های تنظیم‌شده
  • بخش ششم: ارزیابی، اعتبارسنجی و کاربردها
    • معیارهای ارزیابی شباهت رفتار ایجنت با انسان
    • تحلیل آماری نتایج
    • اعتبارسنجی مدل در مقیاس جمعیت
    • کاربردها در تحقیقات بازار و تحلیل رفتار مصرف‌کننده
    • کاربردها در طراحی سیستم‌های توصیه و تعاملات انسانی-ماشینی
    • کاربردها در حوزه مالی رفتاری و سرمایه‌گذاری
    • ملاحظات اخلاقی در ساخت ایجنت‌های انسان‌نما
    • آینده پژوهی: هوش مصنوعی، علوم رفتاری و تصمیم‌گیری جمعی
همین حالا ثبت نام کنید و آینده هوش مصنوعی انسان‌نما را بسازید!
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Artificial Intelligence Behavioral Economics Bias Adjustment Human-Like Decision-Making LLM LLM agents اقتصاد رفتاری ایجنت هوشمند تصمیم گیری انسان نما تنظیم سوگیری شبیه سازی رفتار انسان علوم رفتاری مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.