کتاب طراحی و ارزیابی عامل‌های هوشمند: شبیه‌سازی واقع‌گرایانه تصمیم‌گیری انسان با LLMها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ارزیابی عامل‌های هوشمند: شبیه‌سازی واقع‌گرایانه تصمیم‌گیری انسان با LLMها

موضوع کلی: علوم اجتماعی محاسباتی

موضوع میانی: شبیه‌سازی رفتارهای انسانی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علوم اجتماعی محاسباتی و مدل‌سازی عامل‌بنیان
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی رفتار
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و معماری آن‌ها
• 4. اخلاق و ملاحظات اجتماعی در شبیه‌سازی رفتار انسانی
• 5. مروری بر مقاله "Noise, Adaptation, and Strategy: Assessing LLM Fidelity in Decision-Making"
• 6. مفهوم نویز (Noise) در تصمیم‌گیری و شبیه‌سازی
• 7. بررسی انواع نویز در مدل‌های تصمیم‌گیری LLM
• 8. اهمیت نویز در ایجاد رفتار واقع‌گرایانه
• 9. تعریف و اهمیت سازگاری (Adaptation) در سیستم‌های پیچیده
• 10. مکانیسم‌های سازگاری در LLMها و کاربرد آن‌ها
• 11. استراتژی (Strategy) و نقش آن در فرآیندهای تصمیم‌گیری
• 12. انواع استراتژی‌های تصمیم‌گیری و نحوه پیاده‌سازی در LLMها
• 13. ارزیابی دقت و صحت مدل‌های شبیه‌سازی تصمیم‌گیری
• 14. معیارهای ارزیابی مدل‌های LLM در شبیه‌سازی رفتارهای انسانی
• 15. چالش‌های ارزیابی واقع‌گرایی در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
• 16. مبانی نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در شبیه‌سازی تصمیم‌گیری
• 17. مدل‌سازی بازی‌های تکراری با استفاده از LLMها
• 18. شبیه‌سازی دوراهی زندانی با LLM و تحلیل نتایج
• 19. بررسی اثر نویز بر استراتژی‌های بازی
• 20. معرفی مفاهیم شناختی در تصمیم‌گیری انسانی
• 21. خطاهای شناختی و نحوه مدل‌سازی آن‌ها در LLMها
• 22. تاثیر سوگیری‌ها (Biases) بر تصمیم‌گیری در مدل‌ها
• 23. شبیه‌سازی فرآیندهای یادگیری و حافظه در LLMها
• 24. معرفی مدل‌های شناختی عامل‌بنیان
• 25. مدل‌سازی احساسات و عواطف در LLMها
• 26. تاثیر احساسات بر تصمیم‌گیری و رفتار اجتماعی
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های عاطفی در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
• 28. معرفی تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 29. بهینه‌سازی پرامپت برای استخراج رفتار مورد نظر از LLM
• 30. کنترل و هدایت LLMها از طریق طراحی پرامپت مؤثر
• 31. بررسی پارامترهای کلیدی LLMها و تاثیر آن‌ها بر رفتار
• 32. تنظیم پارامترها برای دستیابی به رفتارهای خاص
• 33. اثر اندازه مدل (Model Size) بر دقت و واقع‌گرایی شبیه‌سازی
• 34. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 35. روش‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های رفتاری
• 36. اهمیت داده‌های نماینده (Representative Data) در شبیه‌سازی
• 37. تکنیک‌های پاکسازی و پردازش داده برای مدل‌سازی
• 38. مبانی آمار و احتمال برای تحلیل داده‌های شبیه‌سازی
• 39. روش‌های تحلیل واریانس (ANOVA) و رگرسیون برای بررسی اثرات
• 40. استفاده از آزمون‌های آماری برای مقایسه گروه‌ها و شرایط
• 41. تفسیر نتایج آماری در زمینه شبیه‌سازی تصمیم‌گیری
• 42. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای مورد نیاز (Python, NetLogo)
• 43. کار با کتابخانه‌های Python برای شبیه‌سازی عامل‌بنیان (e.g., Mesa, AgentPy)
• 44. پیاده‌سازی یک مدل ساده عامل‌بنیان در Python
• 45. استفاده از NetLogo برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 46. شبیه‌سازی شبکه‌های اجتماعی با استفاده از LLMها
• 47. مدل‌سازی انتشار اطلاعات و تاثیرگذاری در شبکه‌ها
• 48. تحلیل خوشه‌بندی و شناسایی جوامع در شبکه‌های اجتماعی
• 49. شبیه‌سازی پویایی‌های گروهی و رفتار جمعی
• 50. مدل‌سازی پدیده‌های کلان اجتماعی با استفاده از شبیه‌سازی خرد
• 51. شبیه‌سازی نوآوری و انتشار فناوری
• 52. مدل‌سازی رشد اقتصادی و توزیع ثروت
• 53. شبیه‌سازی تغییرات آب و هوایی و اثرات اجتماعی آن
• 54. بررسی سناریوهای مختلف و پیش‌بینی پیامدها
• 55. استفاده از شبیه‌سازی برای سیاست‌گذاری و مداخله
• 56. ارزیابی سیاست‌ها و برنامه‌ها قبل از اجرا
• 57. بهینه‌سازی سیاست‌ها با استفاده از نتایج شبیه‌سازی
• 58. شبیه‌سازی اثرات مقررات و قوانین بر رفتار افراد
• 59. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده و بازارهای تجاری
• 60. شبیه‌سازی رقابت و همکاری بین شرکت‌ها
• 61. مدل‌سازی فرآیندهای بازاریابی و تبلیغات
• 62. شبیه‌سازی رفتار انتخاباتی و فرآیندهای سیاسی
• 63. مدل‌سازی شکل‌گیری افکار عمومی و رسانه‌ها
• 64. شبیه‌سازی اعتراضات و جنبش‌های اجتماعی
• 65. بررسی اثرات قطبی‌سازی سیاسی بر تصمیم‌گیری
• 66. ادغام LLMها با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
• 67. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی رفتار عامل‌ها
• 68. ترکیب LLMها با شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی پیچیده‌تر
• 69. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی استراتژی‌ها
• 70. معرفی چارچوب‌های ارزیابی اخلاقی برای شبیه‌سازی
• 71. بررسی مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 72. جلوگیری از سوگیری‌های الگوریتمی و تبعیض
• 73. تضمین شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌ها
• 74. معرفی تکنیک‌های توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI)
• 75. تفسیر تصمیمات LLMها و درک فرآیندهای استدلال
• 76. ارائه روش‌های بصری‌سازی برای درک بهتر شبیه‌سازی‌ها
• 77. استفاده از داشبوردهای تعاملی برای تحلیل نتایج
• 78. معرفی مطالعات موردی موفق در شبیه‌سازی اجتماعی با LLM
• 79. شبیه‌سازی بحران‌های بهداشتی و همه‌گیری‌ها
• 80. مدل‌سازی مدیریت منابع در شرایط اضطراری
• 81. شبیه‌سازی رفتار رانندگان و سیستم‌های حمل و نقل
• 82. معرفی چالش‌های کنونی و جهت‌گیری‌های آینده در این حوزه
• 83. بررسی محدودیت‌های LLMها در شبیه‌سازی رفتارهای انسانی
• 84. اهمیت توسعه مدل‌های قابل اعتماد و معتبر
• 85. آینده علوم اجتماعی محاسباتی و نقش LLMها
• 86. شبیه‌سازی فرآیندهای آموزشی و یادگیری
• 87. مدل‌سازی رفتار جرم‌شناختی و سیستم‌های قضایی
• 88. ارزیابی عدالت و انصاف در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
• 89. شبیه‌سازی فرآیندهای مذاکره و حل اختلاف
• 90. مدل‌سازی فرهنگ و هنجارهای اجتماعی
• 91. شبیه‌سازی توسعه شهری و برنامه‌ریزی منطقه‌ای
• 92. بررسی اثرات فناوری بر رفتار انسان و جامعه
• 93. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر با در نظر گرفتن سوگیری‌ها
• 94. مدل‌سازی اعتماد و همکاری در سیستم‌های اجتماعی
• 95. شبیه‌سازی دینامیک بازار کار و فرصت‌های شغلی
• 96. بررسی اثرات اتوماسیون بر اشتغال و مهارت‌ها
• 97. شبیه‌سازی واکنش‌های جمعی به اطلاعات نادرست (Fake News)
• 98. مدل‌سازی پیشگیری از بحران و مدیریت ریسک
• 99. شبیه‌سازی رفتار گروه‌های تروریستی و سازمان‌های جنایی
• 100. بررسی امنیت و حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی