کتاب بهینهسازی تصمیمگیری حقوقی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی تصمیمگیری حقوقی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینهسازی فرآیندهای حقوقی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. نقش یادگیری تقویتی چندعامله در تصمیمگیری حقوقی
- 2. تعریف مسئله حقوقی بهعنوان بازی چندعامله
- 3. نقشها و انگیزههای ذینفعان در فرآیند حقوقی
- 4. تعریف وضعیت، اقدام و پاداش برای پروندههای حقوقی
- 5. مدلسازی فرآیندهای حقوقی بهعنوان بازی مارکوفی
- 6. تمایز بازیهای همکارانه، رقابتی و مختلط
- 7. هدفگذاری چندمعیاره در بهینهسازی تصمیم حقوقی
- 8. طراحی پاداش برای کیفیت، سرعت، هزینه و انصاف
- 9. محدودیتهای قانونی، اخلاقی و قابلاجرا در طراحی پاداش
- 10. دادههای پروندههای حقوقی و ویژگیسازی
- 11. نمایهسازی وضعیت پرونده و رفتار بازیگران
- 12. نقطهگذاری رویدادها و اثرات تصمیمهای پیشین
- 13. معماریهای مرکزی، توزیعشده و نیمهمتمرکز MARL
- 14. سیاستهای مستقل و وابسته در چندعامله
- 15. تخمین مقدار و ارزش در محیطهای حقوقی چندعامله
- 16. Q-learning و Actor-Critic چندعامله
- 17. روشهای Policy Gradient برای هماهنگی عوامل
- 18. Value Decomposition و تفکیک سهم عوامل
- 19. روشهای مبتنی بر مدل برای شبیهسازی فرآیند حقوقی
- 20. روشهای بدون مدل برای آموزش در دادههای واقعی
- 21. راهبرد اکتشاف در محیطهای پرریسک حقوقی
- 22. مدیریت ناپایداری و تغییر رفتار عوامل
- 23. تخصیص اعتبار در تصمیمهای جمعی
- 24. ارتباط و کدگذاری پیام میان عوامل حقوقی
- 25. هماهنگی، رقابت و تعادل میان بازیگران حقوقی
- 26. انتقال یادگیری میان حوزهها و پروندههای متفاوت
- 27. یادگیری با نظارت انسانی و اصلاح سیاست
- 28. شبیهسازی چرخه زندگی اختلاف حقوقی
- 29. طراحی محیط شبیهسازی برای دادگاه، مذاکره و سازش
- 30. تخصیص منابع حقوقی میان پروندههای رقابتی
- 31. اولویتبندی پروندهها و triage حقوقی
- 32. پیشبینی ریسک و نتیجه با تصمیمهای مرحلهای
- 33. تصمیمگیری در جمعآوری و ارزیابی ادله
- 34. پیشنهاد مسیرهای رسیدگی و راهکارهای حقوقی
- 35. بهینهسازی مذاکره و سازش میان بازیگران
- 36. بهینهسازی زمانبندی رسیدگی و برنامهریزی دادگاه
- 37. پایش انطباق و اجرای تصمیمهای حقوقی
- 38. ادغام پیشبینیهای MARL در جریان کار حقوقی
- 39. توضیحپذیری سیاستها و ردپای تصمیم
- 40. ارزیابی عدالت، تبعیض و برابری در تصمیمهای چندعامله
- 41. کنترل سوگیری در داده، پاداش و سیاست
- 42. ارزیابی ریسک، پایداری و مقاومت مدل
- 43. آزمون مدل در داده تاریخی بدون ورود به محیط واقعی
- 44. ارزیابی ایمن، محدود و نظارتشده در محیط زنده
- 45. طراحی human-in-the-loop برای تصمیمهای حساس
- 46. حاکمیت داده، حریم خصوصی و دسترسی امن
- 47. آموزش با دادههای توزیعشده و بدون افشای پرونده
- 48. پیادهسازی pipeline آموزش، ارزیابی و استقرار MARL
- 49. مانیتورینگ drift، عملکرد و پیامدهای حقوقی
- 50. سنجش اثر تصمیمهای مدل بر کیفیت و عدالت
- 51. ارزیابی اقتصادی زمان، هزینه و منابع
- 52. مطالعه موردی: بهینهسازی پروندههای مدنی یا کیفری
- 53. طراحی پروژه پایانی: مدل چندعامله برای یک فرآیند حقوقی
تگها:
explainable AI
fairness in AI
human-in-the-loop
legal AI
legal process optimization
legal technology
MARL
multi-agent systems
reinforcement learning
بهینهسازی حقوقی
تصمیمگیری حقوقی
چندعامله
فرآیندهای حقوقی
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی چندعامله
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.