کتاب صوتی پیش‌بینی سیاست‌های کلان اقتصادی با استفاده از LLM و شخصیت‌سازی: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی سیاست‌های کلان اقتصادی با استفاده از LLM و شخصیت‌سازی: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی‌های اقتصادی

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در شبیه‌سازی و پیش‌بینی روندهای کلان اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پیش‌بینی اقتصادی
• 2. تاریخچه مدل‌های پیش‌بینی اقتصادی
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 4. کاربرد LLM در علوم اجتماعی
• 5. مبانی اقتصاد کلان
• 6. اصول مدل‌سازی اقتصادی
• 7. محدودیت‌های مدل‌های اقتصادی سنتی
• 8. نوآوری در پیش‌بینی اقتصادی
• 9. معرفی مقاله "Prompting for Policy"
• 10. اهمیت شبیه‌سازی سناریو در اقتصاد
• 11. مدل‌سازی سناریو با استفاده از LLM
• 12. معرفی مفهوم "شخصیت‌سازی" (Persona) در LLM
• 13. چرا شخصیت‌سازی برای پیش‌بینی مفید است؟
• 14. انواع شخصیت‌های اقتصادی (سیاست‌گذار، سرمایه‌گذار، مصرف‌کننده)
• 15. ساختار مقاله "Prompting for Policy"
• 16. رویکرد مقاله: از تئوری به عمل
• 17. کاربردهای عملی LLM در سیاست‌گذاری اقتصادی
• 18. مفهوم "Prompt Engineering"
• 19. اصول نوشتن Promptهای موثر برای LLM
• 20. ارتباط Prompt با سناریوهای اقتصادی
• 21. طراحی Prompt برای شبیه‌سازی رفتار بازیگران اقتصادی
• 22. ساخت شخصیت‌های LLM: جنبه‌های نظری
• 23. ساخت شخصیت‌های LLM: جنبه‌های عملی
• 24. استفاده از LLM برای تولید داده‌های مصنوعی
• 25. تولید داده‌های سری زمانی مصنوعی
• 26. تولید داده‌های مقطعی مصنوعی
• 27. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 28. انتخاب LLM مناسب برای وظایف اقتصادی
• 29. معماری‌های مختلف LLM (GPT، BERT، Llama)
• 30. تکنیک‌های Fine-tuning LLM برای داده‌های اقتصادی
• 31. کاربرد LLM در تحلیل عوامل تاثیرگذار اقتصادی
• 32. شناسایی عوامل داخلی و خارجی موثر بر اقتصاد
• 33. مدل‌سازی روابط پیچیده بین متغیرهای اقتصادی
• 34. استفاده از LLM برای پیش‌بینی تورم
• 35. استفاده از LLM برای پیش‌بینی رشد اقتصادی
• 36. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نرخ بهره
• 37. استفاده از LLM برای پیش‌بینی نرخ ارز
• 38. استفاده از LLM برای پیش‌بینی بیکاری
• 39. استفاده از LLM برای پیش‌بینی قیمت کالاها
• 40. شبیه‌سازی سناریوهای شوک اقتصادی (مانند پاندمی)
• 41. شبیه‌سازی سناریوهای تغییرات سیاستی (مانند تغییر نرخ بهره)
• 42. شبیه‌سازی سناریوهای ژئوپلیتیکی
• 43. ارزیابی استحکام پیش‌بینی‌ها در سناریوهای مختلف
• 44. اندازه‌گیری عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های LLM
• 45. مقایسه پیش‌بینی‌های LLM با مدل‌های سنتی
• 46. ارزیابی دقت (Accuracy) پیش‌بینی‌ها
• 47. ارزیابی قابلیت اطمینان (Reliability) پیش‌بینی‌ها
• 48. مدل‌سازی ریسک با استفاده از LLM
• 49. کاربرد LLM در ارزیابی تاثیر سیاست‌های اقتصادی
• 50. طراحی سیاست‌های بهینه با استفاده از LLM
• 51. تولید سناریوهای "What-if" برای سیاست‌گذاران
• 52. استفاده از LLM در تحلیل ریسک‌های سیستمی
• 53. محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از LLM در اقتصاد
• 54. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در LLM
• 55. مسائل مربوط به قابلیت توضیح (Explainability) LLM
• 56. مسائل مربوط به شفافیت (Transparency) LLM
• 57. مسائل اخلاقی در استفاده از LLM برای پیش‌بینی
• 58. مسائل حریم خصوصی داده‌ها
• 59. امنیت مدل‌های LLM
• 60. نقش داده‌های تاریخی در آموزش LLM
• 61. نیاز به داده‌های جامع و با کیفیت
• 62. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های اقتصادی
• 63. چالش‌های کار با داده‌های ناهمگون
• 64. استفاده از LLM برای تحلیل احساسات بازار
• 65. تحلیل اخبار اقتصادی با LLM
• 66. تحلیل گزارش‌های شرکت‌ها با LLM
• 67. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با LLM
• 68. ارتباط بین احساسات بازار و روندهای اقتصادی
• 69. پیاده‌سازی عملی دوره: انتخاب ابزارها
• 70. انتخاب زبان برنامه‌نویسی (Python)
• 71. محیط‌های توسعه (Jupyter Notebooks, VS Code)
• 72. کتابخانه‌های مورد نیاز (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
• 73. پلتفرم‌های LLM (OpenAI API, Hugging Face Hub)
• 74. مراحل راه‌اندازی یک پروژه LLM برای پیش‌بینی اقتصادی
• 75. تعریف مسئله و اهداف پروژه
• 76. انتخاب LLM و تنظیمات اولیه
• 77. طراحی Promptهای اولیه
• 78. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 79. آموزش یا Fine-tuning مدل
• 80. ارزیابی اولیه نتایج
• 81. تکرار و بهبود Promptها و مدل
• 82. طراحی شخصیت‌های LLM: گام به گام
• 83. تعیین ویژگی‌های شخصیتی (نقش، اولویت‌ها، دانش)
• 84. نوشتن شرح شخصیت برای LLM
• 85. استفاده از Prompting برای "متجسد کردن" شخصیت
• 86. آزمایش رفتار شخصیت‌ها در سناریوهای مختلف
• 87. ارزیابی رفتار شخصیت‌ها در شبیه‌سازی‌ها
• 88. استفاده از LLM برای استخراج دانش ضمنی از متن
• 89. شناسایی روندهای نوظهور از طریق تحلیل متن
• 90. استفاده از LLM برای کشف روابط پنهان
• 91. کاربرد LLM در اقتصاد سنجی نوین
• 92. اقتصاد سنجی مبتنی بر LLM
• 93. مقایسه رویکرد LLM با روش‌های سنتی اقتصاد سنجی
• 94. ملاحظات مربوط به اعتبار سنجی (Validation) مدل‌های LLM
• 95. اعتبارسنجی پیش‌بینی‌ها در طول زمان
• 96. اعتبارسنجی در برابر داده‌های واقعی
• 97. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد LLM در پیش‌بینی
• 98. مطالعه موردی 1: پیش‌بینی بحران مالی
• 99. مطالعه موردی 2: شبیه‌سازی تاثیر سیاست‌های مالیاتی
• 100. مطالعه موردی 3: پیش‌بینی روندهای بازار مسکن