کتاب بهینه‌سازی تصمیم‌گیری حقوقی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 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.