کتاب کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی
, ,

کتاب کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی

249,950 تومان

کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی آینده اقتصاد در دستان شما: دوره جامع کشف روابط علّی و پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی آیا می…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000014867 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی

موضوع کلی: اقتصادسنجی و پیش‌بینی اقتصادی

موضوع میانی: مدل‌سازی علّی ساختاری و پیش‌بینی نااطمینانی در اقتصاد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی اقتصادسنجی و پیش‌بینی
  • 2. مقدمه‌ای بر اقتصاد و شاخص‌های اقتصادی
  • 3. چالش‌های پیش‌بینی اقتصادی
  • 4. چرا به مدل‌سازی علّی ساختاری نیاز داریم؟
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی علّی ساختاری (SCM)
  • 6. تاریخچه و تکامل مدل‌سازی علّی
  • 7. مبانی استنتاج علّی
  • 8. انواع روابط در مدل‌های اقتصادی
  • 9. علت و معلول در مدل‌های اقتصادی
  • 10. تعریف متغیرهای درون‌زا و برون‌زا
  • 11. مدل‌های رگرسیونی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها
  • 12. تحلیل مسیر (Path Analysis)
  • 13. مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM)
  • 14. مفاهیم پایه در SEM
  • 15. قابلیت تفسیر مدل‌های SEM
  • 16. شناسایی و تخمین پارامترها در SEM
  • 17. مقدمه‌ای بر عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 18. انواع عدم قطعیت (قابل اندازه‌گیری، غیرقابل اندازه‌گیری)
  • 19. منابع عدم قطعیت در داده‌های اقتصادی
  • 20. اهمیت لحاظ کردن عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 21. روش‌های سنتی اندازه‌گیری عدم قطعیت
  • 22. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی نااطمینان-آگاه (Uncertainty-Aware Forecasting)
  • 23. رابطه بین مدل‌سازی علّی و پیش‌بینی نااطمینان-آگاه
  • 24. کاربرد SCM در شناسایی منابع علّی عدم قطعیت
  • 25. توسعه مدل‌های SCM برای شاخص‌های اقتصادی
  • 26. انتخاب و تعریف شاخص‌های اقتصادی کلیدی
  • 27. مراحل ساخت یک مدل SCM
  • 28. تعریف ساختار علّی اولیه
  • 29. اعتبارسنجی ساختار علّی
  • 30. شناسایی واسطه‌ها (Mediators)
  • 31. شناسایی تعدیل‌کننده‌ها (Moderators)
  • 32. مدل‌سازی پویایی در SCM
  • 33. مدل‌های سری زمانی در SCM
  • 34. ارتباط SCM با مدل‌های VAR و VECM
  • 35. رویکردهای داده‌محور برای ساخت SCM
  • 36. یادگیری ساختار علّی با الگوریتم‌های اتوماتیک
  • 37. مقایسه روش‌های یادگیری ساختار علّی
  • 38. ابزارهای نرم‌افزاری برای SCM (مانند R, Python, Stata)
  • 39. پیاده‌سازی SCM در عمل: مثال‌های کاربردی
  • 40. تحلیل اثرات مستقیم و غیرمستقیم
  • 41. تحلیل اثرات ترکیبی (Intervention Effects)
  • 42. شبیه‌سازی مونت کارلو در SCM
  • 43. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 44. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 45. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 46. یادگیری تقویتی
  • 47. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 48. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 49. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 50. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 51. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 54. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 55. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs)
  • 56. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای پیچیده اقتصادی
  • 58. ادغام SCM و هوش مصنوعی
  • 59. ترکیب SCM با مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 60. نحوه استفاده از SCM برای بهبود ویژگی‌های مدل‌های ML
  • 61. یادگیری ویژگی‌های علّی با SCM
  • 62. بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های ML با SCM
  • 63. مدل‌سازی پیش‌بین نااطمینان-آگاه با SCM و ML
  • 64. برآورد توزیع پیش‌بینی (Predictive Distribution)
  • 65. برآورد فواصل اطمینان پیش‌بینی (Prediction Intervals)
  • 66. آنالیز نااطمینانی در پیش‌بینی‌های حاصل از مدل‌های ترکیبی
  • 67. برآورد عدم قطعیت پارامترهای مدل
  • 68. برآورد عدم قطعیت ساختار مدل
  • 69. روش‌های پیشرفته پیش‌بینی نااطمینان-آگاه
  • 70. روش‌های بیزی در پیش‌بینی نااطمینان-آگاه
  • 71. مدل‌های بیزی ساختاری (Bayesian Structural Models)
  • 72. استفاده از MCMC برای نمونه‌برداری از توزیع پارامترها
  • 73. برآورد توابع احتمال شرطی (Conditional Probability Functions)
  • 74. پیش‌بینی بر اساس سناریوهای مختلف (Scenario-Based Forecasting)
  • 75. شبیه‌سازی اثرات شوک‌های اقتصادی با SCM
  • 76. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در مدل‌های ترکیبی
  • 77. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی نااطمینان-آگاه
  • 78. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی (مانند RMSE, MAE, WAPE)
  • 79. معیارهای ارزیابی نااطمینان-آگاه (مانند CRPS, EPI score)
  • 80. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 81. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation)
  • 82. داده‌های واقعی و مطالعات موردی
  • 83. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی تورم با SCM و ML
  • 84. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی رشد اقتصادی با SCM و ML
  • 85. مطالعه موردی ۳: پیش‌بینی نرخ بیکاری با SCM و ML
  • 86. مطالعه موردی ۴: تحلیل تأثیر سیاست‌های مالی بر شاخص‌های کلیدی
  • 87. مطالعه موردی ۵: تحلیل تأثیر شوک‌های خارجی بر بازارهای مالی
  • 88. چالش‌ها و محدودیت‌های SCM در اقتصادسنجی
  • 89. چالش‌های مربوط به کیفیت داده‌ها
  • 90. چالش‌های مربوط به فرض‌های مدل
  • 91. چالش‌های مربوط به مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 92. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی علّی و پیش‌بینی
  • 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 94. آینده SCM در اقتصادسنجی
  • 95. آینده پیش‌بینی نااطمینان-آگاه
  • 96. نقش هوش مصنوعی در اقتصادسنجی آینده
  • 97. توسعه مدل‌های ترکیبی پیشرفته‌تر
  • 98. پیش‌بینی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Forecasting)
  • 99. اقتصادسنجی پویا و علّی در زمان واقعی (Real-time Causal Econometrics)
  • 100. بهینه‌سازی سیاست‌های اقتصادی با استفاده از SCM و ML





کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی


آینده اقتصاد در دستان شما: دوره جامع کشف روابط علّی و پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی

آیا می‌خواهید توانایی پیش‌بینی دقیق و مبتنی بر داده‌های علمیِ آینده‌ی اقتصاد را داشته باشید؟ آیا به دنبال درک عمیق‌تر روابط پیچیده بین شاخص‌های اقتصادی و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه هستید؟ این دوره، دریچه‌ای نو به سوی دنیای اقتصادسنجی و پیش‌بینی‌های اقتصادی باز می‌کند. با الهام از مقالات علمی پیشرو، ما شما را به ابزارهای قدرتمند مدل‌سازی ساختاری علّی و هوش مصنوعی مجهز می‌کنیم تا با اطمینان، مسیر پیشرفت در این حوزه را طی کنید.

این دوره بر اساس مطالعات پیشرفته و به‌روز در زمینه مدل‌سازی ساختاری علّی و پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند مقاله علمی “Methodological Insights into Structural Causal Modelling and Uncertainty-Aware Forecasting for Economic Indicators”) طراحی شده است. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه از این تکنیک‌ها برای تحلیل عمیق داده‌های اقتصادی، کشف روابط پنهان بین شاخص‌ها و پیش‌بینی‌های دقیق با در نظر گرفتن عدم قطعیت استفاده کنید.

درباره دوره

در این دوره، شما با استفاده از جدیدترین متدولوژی‌ها و ابزارهای پیشرفته، به بررسی عمیق روابط علّی بین شاخص‌های اقتصادی کلیدی می‌پردازید. این دوره با تمرکز بر کاربرد عملی و ارائه مثال‌های واقعی، شما را قادر می‌سازد تا با بهره‌گیری از مدل‌سازی ساختاری علّی (Structural Causal Modelling) و قدرت هوش مصنوعی، الگوهای پیچیده اقتصادی را شناسایی و پیش‌بینی‌های دقیق و مبتنی بر داده ارائه دهید. در این دوره شما یاد می‌گیرید چگونه عدم قطعیت را در پیش‌بینی‌های خود لحاظ کنید و تحلیل‌های ریسک‌محور انجام دهید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مبانی اقتصادسنجی و مفاهیم پایه‌ای
  • آشنایی با مدل‌سازی ساختاری علّی (SCM)
  • کشف روابط علّی با استفاده از LPCMCI و GPDC
  • مدل‌سازی علّی برای شاخص‌های اقتصادی کلیدی: GDP، نرخ رشد، تورم و بیکاری
  • بهره‌گیری از Chronos Framework برای پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • پیش‌بینی‌های مبتنی بر عدم قطعیت و بازه‌های اطمینان
  • آنالیز انحراف و شناسایی ناهنجاری‌ها
  • کاربرد SCM در سیاست‌گذاری اقتصادی
  • استفاده از پکیج‌های R و Python در مدل‌سازی اقتصادی
  • تحلیل داده‌های سری زمانی و فیلترهای کالمَن
  • مدل‌های VAR و VECM و کاربردهای آنها
  • آشنایی با تست‌های هم‌جمعی و کاربرد آنها در اقتصاد
  • مدل‌های غیرخطی در اقتصادسنجی
  • بررسی اثرات سیاست‌های پولی و مالی
  • ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های اقتصادی

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است، از جمله:

  • دانشجویان رشته‌های اقتصاد، مدیریت، و مهندسی صنایع
  • تحلیلگران مالی و اقتصادی
  • مدیران و تصمیم‌گیرندگان در سازمان‌های دولتی و خصوصی
  • پژوهشگران و اساتید دانشگاهی
  • علاقه‌مندان به پیش‌بینی‌های اقتصادی و تحلیل داده‌ها

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با شرکت در این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

  • درک عمیق‌تر از روابط پیچیده اقتصادی: یادگیری مدل‌سازی ساختاری علّی به شما این امکان را می‌دهد که روابط پنهان بین شاخص‌های اقتصادی را کشف کنید.
  • پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتر: با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، پیش‌بینی‌های شما دقت بالاتری خواهند داشت.
  • مدیریت بهتر ریسک: یادگیری نحوه محاسبه عدم قطعیت و بازه‌های اطمینان، به شما در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر کمک می‌کند.
  • افزایش مهارت‌های تحلیلی و تصمیم‌گیری: کسب مهارت‌های پیشرفته در اقتصادسنجی و تحلیل داده‌ها، شما را در حرفه خود متمایز می‌کند.
  • تسلط بر ابزارهای قدرتمند: آموزش عملی استفاده از پکیج‌های R و Python برای مدل‌سازی و پیش‌بینی.
  • ارتقای دانش و توانمندی‌های حرفه‌ای: به روز رسانی دانش و مهارت‌های شما در زمینه اقتصادسنجی و پیش‌بینی‌های اقتصادی.

سرفصل‌های دوره (100+ سرفصل جامع)

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل آموزشی جامع است که شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته در حوزه اقتصادسنجی و پیش‌بینی‌های اقتصادی همراهی می‌کند. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که شما را در درک عمیق مدل‌سازی ساختاری علّی، پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و کاربرد عملی آن‌ها یاری کنند. سرفصل‌های دقیق‌تر شامل:

  • مقدمه و مروری بر مفاهیم پایه اقتصادسنجی
  • آشنایی با داده‌های سری زمانی و ویژگی‌های آنها
  • تحلیل‌های اولیه داده‌های اقتصادی
  • رگرسیون‌های کلاسیک و کاربرد آنها
  • مفاهیم مدل‌سازی علّی و اهمیت آن در اقتصاد
  • نظریه گراف‌ها و کاربرد آن در مدل‌سازی علّی
  • معرفی و آموزش گام به گام LPCMCI و GPDC
  • کشف روابط علّی در داده‌های واقعی اقتصادی (GDP، تورم، بیکاری)
  • کار با پکیج‌های R و Python در مدل‌سازی ساختاری علّی
  • آموزش کامل Chronos Framework و کاربرد آن
  • کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پیش‌بینی‌های اقتصادی
  • پیش‌بینی عدم قطعیت و بازه‌های اطمینان
  • آنالیز ریسک و شناسایی ناهنجاری‌ها
  • بررسی اثرات سیاست‌های پولی و مالی
  • مدل‌سازی VAR و VECM و کاربرد آنها
  • آزمون‌های هم‌جمعی و کاربرد آن‌ها
  • مدل‌های غیرخطی در اقتصادسنجی
  • فیلترهای کالمن و کاربرد آن‌ها در داده‌های اقتصادی
  • ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • مطالعه موردی: تحلیل بازار مسکن با رویکرد مدل‌سازی علّی
  • … و ده‌ها سرفصل کاربردی دیگر

همین امروز ثبت‌نام کنید و به جمع پیشگامان اقتصاد فردا بپیوندید!


📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب کشف روابط علّی و پیش‌بینی دقیق شاخص‌های اقتصادی با مدل‌سازی ساختاری و هوش مصنوعی”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا