, ,

کتاب اقتصاددان LLM: طراحی مکانیزم و سیاست‌گذاری با شبیه‌سازی‌های هوشمند

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 اقتصاددان LLM: طراحی مکانیزم و سیاست‌گذاری با شبیه‌سازی‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده

موضوع میانی: شبیه‌سازی‌های چندعاملی برای طراحی سیاست‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پیچیده و اقتصاد محاسباتی
  • 2. آشنایی با مدل‌سازی چندعاملی (Multi-Agent Modeling)
  • 3. مفاهیم پایه در طراحی مکانیزم
  • 4. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Simulation) در اقتصاد
  • 5. نقش هوش مصنوعی در مدل‌سازی سیستم‌های اقتصادی
  • 6. LLM Economist: مروری بر مقاله و اهداف آن
  • 7. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning) برای اقتصاددانان
  • 8. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در شبیه‌سازی (Python, Julia)
  • 9. ایجاد محیط شبیه‌سازی پایه با استفاده از Python
  • 10. پیاده‌سازی عوامل (Agents) ساده با رفتارهای مشخص
  • 11. تعریف توابع هدف و معیارهای ارزیابی در شبیه‌سازی
  • 12. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آنها
  • 14. پیش پردازش متن و استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)
  • 15. آموزش LLM برای تحلیل متون اقتصادی
  • 16. بهینه‌سازی LLM برای پیش‌بینی روندهای بازار
  • 17. یکپارچه‌سازی LLM با محیط شبیه‌سازی چندعاملی
  • 18. طراحی مکانیزم‌های حراج (Auction Mechanisms) در محیط شبیه‌سازی
  • 19. شبیه‌سازی حراج‌های مختلف (انگلیسی، هلندی، و غیره)
  • 20. تحلیل استراتژی‌های پیشنهادی در حراج‌ها با استفاده از LLM
  • 21. طراحی مکانیزم‌های مالیاتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 22. ارزیابی اثرات سیاست‌های مالیاتی بر توزیع ثروت
  • 23. شبیه‌سازی بازارهای کار و استخدام
  • 24. مدل‌سازی رفتار کارگران و کارفرمایان
  • 25. بررسی اثرات حداقل دستمزد بر اشتغال
  • 26. طراحی سیاست‌های حمایتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 27. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی و اثرات انتشار اطلاعات
  • 28. شبیه‌سازی رفتار مصرف‌کننده و تبلیغات
  • 29. بررسی نقش شبکه‌های اجتماعی در تصمیم‌گیری اقتصادی
  • 30. پیش‌بینی رفتار بازار با استفاده از LLM و داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 31. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی و اثرات سیاست‌های زیست‌محیطی
  • 32. شبیه‌سازی بازارهای انرژی تجدیدپذیر
  • 33. بررسی اثرات مالیات کربن بر اقتصاد
  • 34. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 35. طراحی مکانیزم‌های تسهیم منابع (Resource Allocation)
  • 36. شبیه‌سازی تخصیص منابع کمیاب (مانند آب)
  • 37. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شرایط اضطراری
  • 38. بررسی اثرات سیاست‌های تخصیص منابع بر عدالت اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی زنجیره‌های تامین و مدیریت ریسک
  • 40. شبیه‌سازی اختلالات زنجیره تامین (مانند بحران کرونا)
  • 41. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل با استفاده از هوش مصنوعی
  • 42. بررسی اثرات سیاست‌های تجاری بر زنجیره‌های تامین
  • 43. استفاده از LLM برای تحلیل ریسک‌های زنجیره تامین
  • 44. طراحی مکانیزم‌های اجماع (Consensus Mechanisms) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. شبیه‌سازی بلاکچین و ارزهای دیجیتال
  • 46. بررسی اثرات ارزهای دیجیتال بر اقتصاد
  • 47. طراحی سیاست‌های نظارتی برای ارزهای دیجیتال
  • 48. استفاده از LLM برای تحلیل تراکنش‌های بلاکچین
  • 49. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها (Game Theory)
  • 50. شبیه‌سازی بازی‌های استراتژیک در محیط‌های اقتصادی
  • 51. تحلیل تعادل نش (Nash Equilibrium) با استفاده از شبیه‌سازی
  • 52. طراحی مکانیزم‌های انگیزشی با استفاده از تئوری بازی‌ها
  • 53. استفاده از LLM برای پیش‌بینی رفتار بازیکنان در بازی‌ها
  • 54. مدل‌سازی رفتارهای غیرمنطقی (Irrational Behavior) در اقتصاد
  • 55. شبیه‌سازی رفتارهای احساسی و سوگیری‌های شناختی
  • 56. بررسی اثرات رفتارهای غیرمنطقی بر تصمیم‌گیری اقتصادی
  • 57. طراحی مداخلات رفتاری (Behavioral Interventions)
  • 58. استفاده از LLM برای شناسایی و تحلیل رفتارهای غیرمنطقی
  • 59. ارزیابی اعتبار و قابلیت اطمینان شبیه‌سازی‌ها (Validation and Verification)
  • 60. کالیبراسیون مدل‌های شبیه‌سازی با داده‌های واقعی
  • 61. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) پارامترهای شبیه‌سازی
  • 62. روش‌های کاهش و مدیریت خطاهای شبیه‌سازی
  • 63. ملاحظات اخلاقی در طراحی و استفاده از شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 64. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در شبیه‌سازی
  • 65. شفافیت و قابلیت تفسیر (Explainability) مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. اجتناب از سوگیری (Bias) در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 67. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج شبیه‌سازی
  • 68. ادغام داده‌های واقعی (Real-World Data) با شبیه‌سازی
  • 69. استفاده از APIها برای دسترسی به داده‌های بازار
  • 70. پاکسازی و تبدیل داده‌ها برای استفاده در شبیه‌سازی
  • 71. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با استفاده از LLM
  • 72. توسعه رابط کاربری (User Interface) برای شبیه‌سازی‌ها
  • 73. طراحی داشبورد برای نمایش نتایج شبیه‌سازی
  • 74. ایجاد ابزارهای تعاملی برای کاربران
  • 75. به اشتراک‌گذاری و همکاری در پروژه‌های شبیه‌سازی
  • 76. مستندسازی شبیه‌سازی‌ها و کدها
  • 77. بهینه‌سازی عملکرد شبیه‌سازی‌ها
  • 78. موازی‌سازی محاسبات (Parallel Computing)
  • 79. استفاده از GPU برای تسریع شبیه‌سازی
  • 80. تکنیک‌های مدیریت حافظه (Memory Management)
  • 81. معرفی چارچوب‌های شبیه‌سازی پیشرفته (Mesa, NetLogo)
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در طراحی مکانیزم
  • 83. شبیه‌سازی رقابت بین عوامل هوشمند
  • 84. طراحی الگوریتم‌های یادگیری برای بهینه‌سازی سیاست‌ها
  • 85. استفاده از LLM برای تولید سیاست‌های مبتنی بر متن
  • 86. کاربرد LLM در اتوماسیون فرآیندهای طراحی مکانیزم
  • 87. ایجاد گزارش‌های خودکار از نتایج شبیه‌سازی
  • 88. طراحی سیستم‌های توصیه سیاست (Policy Recommendation Systems)
  • 89. ترکیب شبیه‌سازی و LLM برای پیش‌بینی اثرات سیاست‌ها
  • 90. مطالعات موردی: شبیه‌سازی سیاست‌های اقتصادی خاص
  • 91. مطالعه موردی 1: سیاست‌های مبارزه با فقر
  • 92. مطالعه موردی 2: سیاست‌های توسعه اقتصادی
  • 93. مطالعه موردی 3: سیاست‌های پولی و مالی
  • 94. مطالعه موردی 4: سیاست‌های بهداشتی
  • 95. آینده شبیه‌سازی‌های اقتصادی با هوش مصنوعی
  • 96. چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو
  • 97. تحقیقات جدید و زمینه‌های نوظهور
  • 98. تأثیر شبیه‌سازی بر تصمیم‌گیری‌های سیاسی و اقتصادی
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره

📚 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 اقتصاددان LLM: طراحی مکانیزم و سیاست‌گذاری با شبیه‌سازی‌های هوشمند”

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

پیمایش به بالا