کتاب پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر
, ,

کتاب پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013788 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , ,

📚 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 پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل متن با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی دوره: هوش مصنوعی و علوم اجتماعی
  • 2. آشنایی با مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
  • 3. مقدمه‌ای بر علوم اجتماعی و جرم‌شناسی
  • 4. نقش داده‌ها در تحلیل علوم اجتماعی و جرم‌شناسی
  • 5. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
  • 6. جاسازی‌های متنی: مفهوم، انواع و اهمیت
  • 7. کاربرد جاسازی‌های متنی در تحلیل داده‌های متنی
  • 8. معرفی دوره و اهداف آموزشی
  • 9. مروری بر مقاله "Recidivism and Peer Influence"
  • 10. آشنایی با مفاهیم بازگشت به جرم و عوامل موثر بر آن
  • 11. اهمیت تأثیرات همسالان در مراکز اصلاحی
  • 12. بررسی داده‌های مورد استفاده در مقاله
  • 13. آشنایی با مراکز اصلاحی کم‌خطر
  • 14. مبانی تحلیل داده‌های متنی
  • 15. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
  • 16. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های متنی
  • 17. تکنیک‌های توکن‌سازی (Tokenization)
  • 18. اهمیت حذف Stop Words
  • 19. مفاهیم Stemming و Lemmatization
  • 20. معرفی مدل‌های LLM پرکاربرد
  • 21. انتخاب مدل LLM مناسب برای تحلیل متون جرم‌شناسی
  • 22. بررسی ساختار و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
  • 23. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای NLP (NLTK، spaCy)
  • 24. استفاده از کتابخانه Transformers برای مدل‌های LLM
  • 25. جاسازی‌های متنی و نحوه محاسبه آن‌ها
  • 26. تفسیر و تجسم جاسازی‌های متنی
  • 27. ارزیابی کیفیت جاسازی‌های متنی
  • 28. معرفی روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 29. کاربرد PCA و t-SNE در تجسم داده‌ها
  • 30. پیاده‌سازی جاسازی‌های متنی با استفاده از Python
  • 31. مقایسه جاسازی‌های تولید شده توسط مدل‌های مختلف
  • 32. بررسی تاثیر اندازه پنجره (Window Size) در جاسازی
  • 33. تحلیل شباهت متنی با استفاده از جاسازی‌ها
  • 34. محاسبه شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
  • 35. شناسایی خوشه‌های متنی (Text Clustering)
  • 36. کاربرد الگوریتم K-means در خوشه‌بندی
  • 37. تجزیه و تحلیل خوشه‌ها و تفسیر نتایج
  • 38. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های متنی
  • 39. ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 40. مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی بازگشت به جرم
  • 41. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (SVM، Random Forest)
  • 42. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (Precision، Recall، F1-Score)
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌ها
  • 44. پیش‌بینی بازگشت به جرم با استفاده از جاسازی‌های متنی
  • 45. پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی در Python
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی
  • 47. بررسی تأثیر متغیرهای مختلف بر دقت پیش‌بینی
  • 48. تحلیل تأثیر همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی
  • 49. شناسایی گروه‌های همسالان در داده‌ها
  • 50. تحلیل تعاملات و روابط بین افراد
  • 51. اندازه‌گیری نفوذ همسالان بر اساس جاسازی‌ها
  • 52. ارتباط شبکه‌های اجتماعی و بازگشت به جرم
  • 53. ایجاد شبکه‌های اجتماعی از داده‌های متنی
  • 54. تحلیل ساختار شبکه‌های اجتماعی
  • 55. اندازه‌گیری معیارهای مرکزی (Centrality measures)
  • 56. شناسایی افراد تأثیرگذار در شبکه‌ها
  • 57. بررسی تأثیرگذاری همسالان بر رفتار افراد
  • 58. آزمون فرضیه‌ها و تحلیل آماری نتایج
  • 59. مدل‌سازی علت و معلولی با استفاده از داده‌های متنی
  • 60. کاربرد مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM)
  • 61. بررسی متغیرهای میانجی و تعدیل‌کننده
  • 62. تفسیر نتایج و ارائه یافته‌ها
  • 63. مقایسه نتایج با یافته‌های مطالعات پیشین
  • 64. محدودیت‌های تحقیق و پیشنهادها برای آینده
  • 65. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در جرم‌شناسی
  • 66. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 67. تبیین داده‌ها و شفافیت در مدل‌سازی
  • 68. مباحث مرتبط با Bias و Fairness
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 70. بررسی داده‌های واقعی و چالش‌های آن‌ها
  • 71. راه‌حل‌های عملی برای پیاده‌سازی
  • 72. ابزارهای مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها
  • 73. ارائه گزارش و نتایج به ذی‌نفعان
  • 74. نقش هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری‌های جرم‌شناسی
  • 75. آینده هوش مصنوعی در پیش‌گیری از جرم
  • 76. کاربرد هوش مصنوعی در مراکز اصلاحی
  • 77. بهبود فرآیندهای اصلاح و توانبخشی
  • 78. کاربردهای LLM در پیش‌بینی جرم
  • 79. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی LLM
  • 80. استفاده از LLM در شناسایی الگوهای رفتاری
  • 81. نقش LLM در پیش‌بینی جرم
  • 82. جاسازی‌های متنی و تجزیه و تحلیل احساسات
  • 83. کاربرد تحلیل احساسات در جرم‌شناسی
  • 84. شناسایی دیدگاه‌ها و نظرات در مورد سیستم قضایی
  • 85. بررسی تغییرات احساسات در طول زمان
  • 86. بررسی نقش هوش مصنوعی در کاهش بازگشت به جرم
  • 87. ایجاد مدل‌های تعاملی و کاربردی
  • 88. بهبود تعامل بین زندانیان و کارکنان
  • 89. اثرات استفاده از داده‌های متنی در کاهش جرم
  • 90. گسترش استفاده از داده‌های متنی در سیستم قضایی
  • 91. تأثیرات همه‌گیری بر بازگشت به جرم
  • 92. نقش هوش مصنوعی در پاسخ به بحران‌های اجتماعی
  • 93. نقش داده‌ها در درک پویایی‌های اجتماعی
  • 94. آینده تحلیل متن و پیش‌بینی جرم با استفاده از هوش مصنوعی
  • 95. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی و تحلیل داده
  • 96. معرفی مفاهیم یادگیری عمیق در NLP
  • 97. بررسی مدل‌های پیشرفته‌تر LLM
  • 98. ایجاد مدل‌های سفارشی‌سازی شده LLM
  • 99. ادغام مدل‌های زبانی با سایر داده‌ها
  • 100. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در پیش‌بینی

📚 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 پیش‌بینی بازگشت به جرم و تأثیرات همسالان با استفاده از جاسازی‌های متنی LLM در مراکز اصلاحی کم‌خطر”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا