, ,

کتاب از الگوریتم‌های تقسیم عادلانه تا دستکاری استراتژیک: چگونه LLMها بازی را تغییر می‌دهند

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از الگوریتم‌های تقسیم عادلانه تا دستکاری استراتژیک: چگونه LLMها بازی را تغییر می‌دهند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اخلاق در داده‌کاوی

موضوع میانی: سوء استفاده از الگوریتم‌های تقسیم عادلانه با کمک LLM

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا این دوره مهم است؟
  • 2. هوش مصنوعی، اخلاق و داده‌کاوی: یک نمای کلی
  • 3. مفهوم "تقسیم عادلانه" در علوم کامپیوتر و اقتصاد
  • 4. چالش‌های اخلاقی در سیستم‌های خودمختار
  • 5. پیش‌زمینه‌ای بر الگوریتم‌ها و تصمیم‌گیری‌های اجتماعی
  • 6. مسئله "استراتژی" در طراحی مکانیزم‌ها
  • 7. نقش LLMها در تغییر دینامیک‌های اجتماعی-اقتصادی
  • 8. معرفی مقاله الهام‌بخش: "When AI Democratizes Exploitation"
  • 9. اهداف یادگیری این دوره
  • 10. ساختار کلی دوره
  • 11. تعریف تقسیم عادلانه: مفاهیم پایه
  • 12. تاریخچه و اهمیت نظریه تقسیم عادلانه
  • 13. منابع قابل تقسیم (Divisible Resources) در مقابل منابع غیرقابل تقسیم (Indivisible Resources)
  • 14. معیارهای عدالت: مقدمه‌ای بر حسادت‌گریزی (Envy-Freeness)
  • 15. معیارهای عدالت: تناسب (Proportionality)
  • 16. معیارهای عدالت: برابری (Equitability)
  • 17. معیارهای عدالت: کارایی (Efficiency) و مفهوم پارتو بهینه
  • 18. تابع مطلوبیت (Utility Function) و بیان ترجیحات
  • 19. مدل‌های ترجیحات: از ترتیبی تا کمی
  • 20. الگوریتم "تقسیم و انتخاب" (Divide and Choose) برای دو نفر
  • 21. گسترش "تقسیم و انتخاب" به چند نفر: چالش‌ها
  • 22. الگوریتم "برنده تنظیم‌شده" (Adjusted Winner)
  • 23. روش‌های برش کیک (Cake Cutting): مقدمه
  • 24. روش "آخرین کاهنده" (Last Diminisher) برای برش کیک
  • 25. روش "نقطه‌چین" (Moving Knife) برای برش کیک
  • 26. تقسیم عادلانه برای اقلام غیرقابل تقسیم: مزایده‌ها (Auctions)
  • 27. مزایده Vickrey-Clarke-Groves (VCG) و مکانیسم‌های راستگو
  • 28. مکانیسم‌های تقسیم عادلانه برای تخصیص وظایف و بار کاری
  • 29. محدودیت‌ها و فرضیات در طراحی الگوریتم‌های تقسیم عادلانه
  • 30. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی تقسیم عادلانه
  • 31. نقش اطلاعات کامل در الگوریتم‌های تقسیم عادلانه
  • 32. تأثیر اطلاعات ناقص بر عدالت
  • 33. تعریف "منطقه‌ای عادلانه" (Fair Allocation Region)
  • 34. مثال‌های کاربردی تقسیم عادلانه در دنیای واقعی
  • 35. مرور معیارهای کلیدی عدالت و کاربرد آنها
  • 36. LLMها چه هستند؟ مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 37. تاریخچه مختصر توسعه LLMها
  • 38. معماری‌های پایه LLMها (ترانسفورمرها به اختصار)
  • 39. قابلیت‌های کلیدی LLMها: تولید متن، خلاصه‌سازی، ترجمه
  • 40. LLMها به عنوان ابزاری برای استدلال و حل مسئله
  • 41. فهم زبان طبیعی (NLU) در LLMها
  • 42. تولید زبان طبیعی (NLG) در LLMها
  • 43. محدودیت‌های LLMها: خطای واقعیت (Hallucination)
  • 44. سوگیری (Bias) در LLMها و ریشه‌های آن
  • 45. مسئله "قابلیت تفسیر" (Interpretability) در LLMها
  • 46. استفاده از LLMها به عنوان عامل‌های خودمختار (Autonomous Agents)
  • 47. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای تعامل موثر
  • 48. پرامپت‌های زنجیره‌ای فکری (Chain-of-Thought Prompting)
  • 49. نقش LLMها در مدل‌سازی رفتار انسانی
  • 50. LLMها و داده‌های ترجیحات کاربر
  • 51. تعریف "دستکاری استراتژیک" (Strategic Manipulation)
  • 52. چرا افراد/عوامل دستکاری می‌کنند؟ انگیزه‌ها
  • 53. پیامدهای منفی دستکاری برای عدالت و کارایی
  • 54. قضیه عدم امکان آرو (Arrow's Impossibility Theorem) در زمینه انتخاب اجتماعی
  • 55. قضیه گیبارد-ساترثویت (Gibbard-Satterthwaite Theorem) و پیامدهای آن
  • 56. مکانیسم‌های راستگو (Strategyproof Mechanisms)
  • 57. هزینه دستکاری: منابع، زمان، ریسک
  • 58. انواع استراتژی‌های دستکاری: دروغ گفتن در مورد ترجیحات
  • 59. انواع استراتژی‌های دستکاری: تبانی (Collusion) بین عوامل
  • 60. تشخیص دستکاری: چالش‌ها و روش‌ها
  • 61. آسیب‌پذیری الگوریتم‌های تقسیم عادلانه به دستکاری
  • 62. مطالعه موردی: دستکاری در الگوریتم "تقسیم و انتخاب"
  • 63. مطالعه موردی: دستکاری در روش‌های برش کیک
  • 64. دستکاری در مکانیسم‌های مزایده
  • 65. تأثیر اطلاعات ناقص بر امکان دستکاری
  • 66. تحلیل بازی (Game Theory) به عنوان ابزاری برای درک دستکاری
  • 67. تعادل نش (Nash Equilibrium) در زمینه دستکاری
  • 68. بازی‌های با اطلاعات کامل و ناقص
  • 69. نقش واسطه‌ها در کاهش دستکاری
  • 70. ایجاد عدم قطعیت برای بازدارندگی دستکاری
  • 71. دموکراتیزه کردن بهره‌برداری: LLMها چگونه بازی را تغییر می‌دهند؟
  • 72. LLMها به عنوان ابزاری برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های الگوریتمی
  • 73. کاهش هزینه و پیچیدگی دستکاری با LLMها
  • 74. LLMها برای شبیه‌سازی رفتار عوامل انسانی
  • 75. تولید خودکار استراتژی‌های دستکاری بهینه توسط LLMها
  • 76. دستکاری ترجیحات توسط LLMها: جعل هویت، تغییر بیان
  • 77. مطالعه موردی: LLMها و الگوریتم‌های تقسیم کیک
  • 78. مطالعه موردی: LLMها و تخصیص اقلام غیرقابل تقسیم
  • 79. LLMها برای ایجاد تبانی در مقیاس وسیع
  • 80. نقش LLMها در درک "محیط بازی" و دینامیک آن
  • 81. LLMها و حملات مبتنی بر اطلاعات نامتقارن
  • 82. چگونه یک LLM می‌تواند "ترفندهای" انسانی را یاد بگیرد و به کار گیرد؟
  • 83. LLMها به عنوان یک "مشاور استراتژیک" برای عوامل بهره‌بردار
  • 84. LLMها برای پنهان کردن اهداف واقعی دستکاری
  • 85. پیامدهای اخلاقی قدرت دستکاری LLM-محور
  • 86. افزایش بی‌عدالتی به دلیل دسترسی نابرابر به LLMهای قدرتمند
  • 87. دستکاری توسط هوش مصنوعی: فراتر از قصد انسانی
  • 88. مفهوم "بهره‌برداری خودکار" (Automated Exploitation)
  • 89. مسئولیت‌پذیری در مواجهه با دستکاری‌های LLM-محور
  • 90. چالش‌های حقوقی و نظارتی برای LLMهای دستکاری‌گر
  • 91. طراحی الگوریتم‌های تقسیم عادلانه مقاوم به دستکاری (Robust)
  • 92. استفاده از LLMها برای شناسایی و پیش‌بینی دستکاری
  • 93. مکانیسم‌های تشویقی (Incentive Mechanisms) برای راستگویی
  • 94. افزایش شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در سیستم‌های AI
  • 95. نظارت و تشخیص الگوهای مشکوک در تعاملات LLM
  • 96. توسعه اخلاقی هوش مصنوعی: اصول و چارچوب‌ها
  • 97. نقش سیاست‌گذاری و قانون‌گذاری در مهار بهره‌برداری AI-محور
  • 98. آینده تقسیم عادلانه در دنیای هوش مصنوعی
  • 99. مرزهای پژوهش: دفاع تهاجمی در برابر LLMهای دستکاری‌گر
  • 100. جمع‌بندی: همزیستی با هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از الگوریتم‌های تقسیم عادلانه تا دستکاری استراتژیک: چگونه LLMها بازی را تغییر می‌دهند”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا