کتاب رتبه‌بندی منصفانه: الگوریتم‌های تناسبی برای تصمیم‌گیری گروهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رتبه‌بندی منصفانه: الگوریتم‌های تناسبی برای تصمیم‌گیری گروهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری الگوریتمی

موضوع میانی: تجمیع رتبه‌بندی و نظریه انتخاب اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری
• 2. مبانی نظریه انتخاب اجتماعی
• 3. مفهوم تجمیع رتبه‌بندی
• 4. تاریخچه و کاربردهای تجمیع رتبه‌بندی
• 5. انواع روش‌های تجمیع رتبه‌بندی (میانگین رتبه‌ها، کندورسه، بوردا)
• 6. مشکلات روش‌های کلاسیک تجمیع رتبه‌بندی
• 7. معرفی مقاله "Proportional Representation in Rank Aggregation"
• 8. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله
• 9. انگیزه و ضرورت رویکرد تناسبی
• 10. مفاهیم ریاضیاتی مورد نیاز (مجموعه‌ها، روابط، توابع)
• 11. مقدمه‌ای بر نظریه گراف
• 12. نظریه بازی و ارتباط آن با تجمیع رتبه‌بندی
• 13. آشنایی با سیستم‌های رای‌گیری مختلف
• 14. ارزیابی روش‌های تجمیع رتبه‌بندی (معیارهای ارزیابی)
• 15. معیارهای Fairness در تجمیع رتبه‌بندی
• 16. ارتباط بین fairness و proportional representation
• 17. مفهوم proportional representation در رای‌گیری
• 18. تعریف ریاضی proportional representation در تجمیع رتبه‌بندی
• 19. الگوریتم‌های اولیه برای proportional representation
• 20. بررسی مزایا و معایب الگوریتم‌های اولیه
• 21. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته‌تر
• 22. الگوریتم IPP (Iterative Proportional Placement)
• 23. شرح و تحلیل الگوریتم IPP
• 24. اثبات خواص IPP (تقریب، پیچیدگی)
• 25. بهینه‌سازی الگوریتم IPP
• 26. تطبیق IPP با شرایط مختلف (داده‌های ناقص، رتبه‌بندی‌های جزئی)
• 27. مفهوم امتیازدهی و ارتباط آن با تجمیع رتبه‌بندی
• 28. الگوریتم‌های امتیازدهی تناسبی
• 29. مقایسه الگوریتم‌های امتیازدهی تناسبی با IPP
• 30. پیاده‌سازی عملی الگوریتم IPP (کدنویسی)
• 31. نحوه استفاده از کتابخانه‌های موجود برای تجمیع رتبه‌بندی
• 32. کاربرد IPP در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. کاربرد IPP در رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 34. کاربرد IPP در انتخاب گروهی
• 35. کاربرد IPP در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 36. ارزیابی تجربی IPP بر روی داده‌های واقعی
• 37. مقایسه عملکرد IPP با الگوریتم‌های دیگر در عمل
• 38. تحلیل حساسیت IPP به پارامترهای ورودی
• 39. بررسی نقاط قوت و ضعف IPP
• 40. محدودیت‌های الگوریتم IPP و راه‌حل‌های احتمالی
• 41. تعمیم IPP به رتبه‌بندی‌های فازی
• 42. توسعه IPP برای داده‌های بزرگ (big data)
• 43. استفاده از IPP در یادگیری ماشین
• 44. ادغام IPP با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 45. کاربرد IPP در شبکه‌های اجتماعی
• 46. شناسایی گروه‌های مختلف با استفاده از IPP
• 47. تحلیل احساسات و تجمیع نظرات با IPP
• 48. استفاده از IPP در حوزه بهداشت و درمان
• 49. رتبه‌بندی داروها و روش‌های درمانی با IPP
• 50. تصمیم‌گیری در تخصیص منابع درمانی با IPP
• 51. کاربرد IPP در حوزه مالی
• 52. رتبه‌بندی ریسک سرمایه‌گذاری با IPP
• 53. انتخاب سبد سهام با استفاده از IPP
• 54. استفاده از IPP در حوزه آموزش
• 55. رتبه‌بندی دانش‌آموزان و دانشجویان با IPP
• 56. تخصیص عادلانه منابع آموزشی با IPP
• 57. کاربرد IPP در حوزه سیاست
• 58. تحلیل انتخابات و رای‌گیری با IPP
• 59. طراحی سیستم‌های رای‌گیری تناسبی با IPP
• 60. مسائل اخلاقی مرتبط با استفاده از IPP
• 61. حفاظت از حریم خصوصی در استفاده از IPP
• 62. جلوگیری از تبعیض و سوگیری در استفاده از IPP
• 63. مفهوم Fairness Beyond Proportionality
• 64. الگوریتم‌های fairness-aware تجمیع رتبه‌بندی
• 65. ارتباط بین fairness و accuracy در تجمیع رتبه‌بندی
• 66. مفهوم manipulability در تجمیع رتبه‌بندی
• 67. استراتژی‌های مقابله با manipulability
• 68. مقاوم‌سازی الگوریتم‌های تجمیع رتبه‌بندی در برابر حملات
• 69. معرفی مفهوم consensus در تجمیع رتبه‌بندی
• 70. الگوریتم‌های رسیدن به consensus در تجمیع رتبه‌بندی
• 71. ارتباط بین consensus و fairness
• 72. تجمیع رتبه‌بندی در محیط‌های پویا
• 73. تطبیق الگوریتم‌ها با تغییرات در داده‌ها
• 74. یادگیری تقویتی و تجمیع رتبه‌بندی
• 75. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های تجمیع رتبه‌بندی
• 76. کاربرد تجمیع رتبه‌بندی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 77. تجمیع رتبه‌بندی در محاسبات ابری
• 78. تجمیع رتبه‌بندی غیرمتمرکز (Decentralized Rank Aggregation)
• 79. معرفی بلاک‌چین و ارتباط آن با تجمیع رتبه‌بندی
• 80. استفاده از بلاک‌چین برای تجمیع رتبه‌بندی شفاف و قابل اعتماد
• 81. چالش‌های محاسباتی تجمیع رتبه‌بندی
• 82. راهکارهای مواجهه با پیچیدگی محاسباتی
• 83. الگوریتم‌های تقریبی و اکتشافی برای تجمیع رتبه‌بندی
• 84. مقایسه الگوریتم‌های تقریبی با الگوریتم‌های دقیق
• 85. استفاده از الگوریتم‌های موازی و توزیع‌شده
• 86. تجمیع رتبه‌بندی چند معیاره
• 87. تعریف و اهمیت تجمیع رتبه‌بندی چند معیاره
• 88. الگوریتم‌های تجمیع رتبه‌بندی چند معیاره
• 89. وزن‌دهی به معیارها در تجمیع رتبه‌بندی
• 90. تجمیع رتبه‌بندی گروهی با نظرات متضاد
• 91. راه‌کارهای حل تعارض در نظرات
• 92. شناسایی و حذف outlier ها
• 93. استفاده از تجمیع رتبه‌بندی در داده‌کاوی
• 94. شناسایی الگوها و ترندها با استفاده از تجمیع رتبه‌بندی
• 95. پیش‌بینی با استفاده از تجمیع رتبه‌بندی
• 96. تجمیع رتبه‌بندی و visual analytics
• 97. نمایش بصری نتایج تجمیع رتبه‌بندی
• 98. ابزارهای تعاملی برای تجمیع رتبه‌بندی
• 99. آینده تجمیع رتبه‌بندی
• 100. چالش‌های پیش روی تجمیع رتبه‌بندی