کتاب پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل متن با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی دوره: هوش مصنوعی و علوم اجتماعی
• 2. آشنایی با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
• 3. مقدمه‌ای بر علوم اجتماعی و جرم‌شناسی
• 4. نقش داده‌ها در تحلیل علوم اجتماعی و جرم‌شناسی
• 5. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 6. جاسازی‌های متنی: مفهوم، انواع و اهمیت
• 7. کاربرد جاسازی‌های متنی در تحلیل داده‌های متنی
• 8. معرفی دوره و اهداف آموزشی
• 9. مروری بر مقاله "Recidivism and Peer Influence"
• 10. آشنایی با مفاهیم بازگشت به جرم و عوامل موثر بر آن
• 11. اهمیت تأثیرات همسالان در مراکز اصلاحی
• 12. بررسی داده‌های مورد استفاده در مقاله
• 13. آشنایی با مراکز اصلاحی کم‌خطر
• 14. مبانی تحلیل داده‌های متنی
• 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 16. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 17. تکنیک‌های توکن‌سازی (Tokenization)
• 18. اهمیت حذف Stop Words
• 19. مفاهیم Stemming و Lemmatization
• 20. معرفی مدل‌های LLM پرکاربرد
• 21. انتخاب مدل LLM مناسب برای تحلیل متون جرم‌شناسی
• 22. بررسی ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای NLP (NLTK، spaCy)
• 24. استفاده از کتابخانه Transformers برای مدل‌های LLM
• 25. جاسازی‌های متنی و نحوه محاسبه آن‌ها
• 26. تفسیر و تجسم جاسازی‌های متنی
• 27. ارزیابی کیفیت جاسازی‌های متنی
• 28. معرفی روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 29. کاربرد PCA و t-SNE در تجسم داده‌ها
• 30. پیاده‌سازی جاسازی‌های متنی با استفاده از Python
• 31. مقایسه جاسازی‌های تولید شده توسط مدل‌های مختلف
• 32. بررسی تاثیر اندازه پنجره (Window Size) در جاسازی
• 33. تحلیل شباهت متنی با استفاده از جاسازی‌ها
• 34. محاسبه شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
• 35. شناسایی خوشه‌های متنی (Text Clustering)
• 36. کاربرد الگوریتم K-means در خوشه‌بندی
• 37. تجزیه و تحلیل خوشه‌ها و تفسیر نتایج
• 38. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های متنی
• 39. ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی متن
• 40. مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی بازگشت به جرم
• 41. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (SVM، Random Forest)
• 42. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Precision، Recall، F1-Score)
• 43. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌ها
• 44. پیش‌بینی بازگشت به جرم با استفاده از جاسازی‌های متنی
• 45. پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی در Python
• 46. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی
• 47. بررسی تأثیر متغیرهای مختلف بر دقت پیش‌بینی
• 48. تحلیل تأثیر همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی
• 49. شناسایی گروه‌های همسالان در داده‌ها
• 50. تحلیل تعاملات و روابط بین افراد
• 51. اندازه‌گیری نفوذ همسالان بر اساس جاسازی‌ها
• 52. ارتباط شبکه‌های اجتماعی و بازگشت به جرم
• 53. ایجاد شبکه‌های اجتماعی از داده‌های متنی
• 54. تحلیل ساختار شبکه‌های اجتماعی
• 55. اندازه‌گیری معیارهای مرکزی (Centrality measures)
• 56. شناسایی افراد تأثیرگذار در شبکه‌ها
• 57. بررسی تأثیرگذاری همسالان بر رفتار افراد
• 58. آزمون فرضیه‌ها و تحلیل آماری نتایج
• 59. مدل‌سازی علت و معلولی با استفاده از داده‌های متنی
• 60. کاربرد مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM)
• 61. بررسی متغیرهای میانجی و تعدیل‌کننده
• 62. تفسیر نتایج و ارائه یافته‌ها
• 63. مقایسه نتایج با یافته‌های مطالعات پیشین
• 64. محدودیت‌های تحقیق و پیشنهادها برای آینده
• 65. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در جرم‌شناسی
• 66. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 67. تبیین داده‌ها و شفافیت در مدل‌سازی
• 68. مباحث مرتبط با Bias و Fairness
• 69. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌ها در دنیای واقعی
• 70. بررسی داده‌های واقعی و چالش‌های آن‌ها
• 71. راه‌حل‌های عملی برای پیاده‌سازی
• 72. ابزارهای مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها
• 73. ارائه گزارش و نتایج به ذی‌نفعان
• 74. نقش هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری‌های جرم‌شناسی
• 75. آینده هوش مصنوعی در پیش‌گیری از جرم
• 76. کاربرد هوش مصنوعی در مراکز اصلاحی
• 77. بهبود فرآیندهای اصلاح و توانبخشی
• 78. کاربردهای LLM در پیش‌بینی جرم
• 79. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLM
• 80. استفاده از LLM در شناسایی الگوهای رفتاری
• 81. نقش LLM در پیش‌بینی جرم
• 82. جاسازی‌های متنی و تجزیه و تحلیل احساسات
• 83. کاربرد تحلیل احساسات در جرم‌شناسی
• 84. شناسایی دیدگاه‌ها و نظرات در مورد سیستم قضایی
• 85. بررسی تغییرات احساسات در طول زمان
• 86. بررسی نقش هوش مصنوعی در کاهش بازگشت به جرم
• 87. ایجاد مدل‌های تعاملی و کاربردی
• 88. بهبود تعامل بین زندانیان و کارکنان
• 89. اثرات استفاده از داده‌های متنی در کاهش جرم
• 90. گسترش استفاده از داده‌های متنی در سیستم قضایی
• 91. تأثیرات همه‌گیری بر بازگشت به جرم
• 92. نقش هوش مصنوعی در پاسخ به بحران‌های اجتماعی
• 93. نقش داده‌ها در درک پویایی‌های اجتماعی
• 94. آینده تحلیل متن و پیش‌بینی جرم با استفاده از هوش مصنوعی
• 95. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی و تحلیل داده
• 96. معرفی مفاهیم یادگیری عمیق در NLP
• 97. بررسی مدل‌های پیشرفته‌تر LLM
• 98. ایجاد مدل‌های سفارشی‌سازی شده LLM
• 99. ادغام مدل‌های زبانی با سایر داده‌ها
• 100. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در پیش‌بینی