اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت سیستم‌های مالی قابل اعتماد با استفاده از مدل‌های زبان و برنامه‌های منطقی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم‌های مالی قابل اعتماد با استفاده از مدل‌های زبان و برنامه‌های منطقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و استدلال نمادین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امور مالی
• 2. مفاهیم اولیه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 3. معرفی برنامه‌نویسی منطقی
• 4. مروری بر استدلال در هوش مصنوعی
• 5. تاریخچه و تکامل LLMs
• 6. معماری‌های اصلی LLMs
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های LLMs (مانند Transformers)
• 8. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی منطقی با Prolog
• 9. ساختارهای داده و عبارات در Prolog
• 10. استدلال استنتاجی با برنامه‌نویسی منطقی
• 11. بهره‌گیری از LLMs در حوزه مالی
• 12. کاربردهای برنامه‌نویسی منطقی در امور مالی
• 13. چارچوب‌های ارزیابی و اعتبارسنجی LLMs
• 14. معرفی مقاله "Language Models and Logic Programs for Trustworthy Financial Reasoning"
• 15. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله
• 16. بررسی داده‌های مالی و منابع آن‌ها
• 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
• 18. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
• 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف مالی
• 20. آموزش LLMs برای درک زبان مالی
• 21. مدل‌سازی مفاهیم مالی با LLMs
• 22. استفاده از LLMs برای تحلیل اخبار و داده‌های خبری
• 23. استخراج اطلاعات از اسناد مالی با LLMs
• 24. تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج LLMs
• 25. آشنایی با خطاهای احتمالی LLMs و راه‌های مقابله با آن‌ها
• 26. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی منطقی و امور مالی
• 27. ترجمه زبان طبیعی به برنامه‌های منطقی
• 28. سیستم‌های استنتاج مبتنی بر برنامه‌های منطقی
• 29. ترکیب LLMs و برنامه‌نویسی منطقی: رویکرد هیبریدی
• 30. طراحی یک معماری هیبریدی برای استدلال مالی
• 31. واسطه‌های کاربری برای سیستم‌های مالی هوشمند
• 32. استفاده از LLMs برای تولید پرسش و پاسخ (Q&A) در امور مالی
• 33. استفاده از LLMs برای توصیه‌های سرمایه‌گذاری
• 34. مدل‌سازی ریسک با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 35. تشخیص تقلب با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 36. خودکارسازی فرایندهای مالی با LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 37. توسعه و ارزیابی سیستم‌های استنتاجی مالی
• 38. چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های مبتنی بر LLMs
• 39. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 40. اهمیت شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در امور مالی
• 41. معرفی ابزارهای توسعه برنامه‌های منطقی
• 42. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های منطقی
• 43. مدیریت پیچیدگی در برنامه‌های منطقی
• 44. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی منطقی پیشرفته
• 45. پیاده‌سازی قوانین مالی با استفاده از برنامه‌های منطقی
• 46. توسعه سیستم‌های خبره برای امور مالی
• 47. مدیریت دانش و پایگاه‌های دانش در امور مالی
• 48. مدل‌سازی رویدادهای مالی با برنامه‌نویسی منطقی
• 49. استفاده از برنامه‌های منطقی برای تصمیم‌گیری
• 50. بررسی مطالعات موردی در حوزه مالی با LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 51. چالش‌های استفاده از LLMs در محیط‌های تولید
• 52. اندازه‌گیری و ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های مالی
• 53. مفاهیم اعتماد، شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی
• 54. مقدمه‌ای بر اخلاق هوش مصنوعی در امور مالی
• 55. شناسایی سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 56. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های زبان
• 57. فرایندهای ممیزی و نظارت بر سیستم‌های مالی
• 58. بررسی الزامات قانونی و مقرراتی حاکم بر هوش مصنوعی در امور مالی
• 59. آینده هوش مصنوعی در امور مالی
• 60. نقش LLMs در نوآوری‌های مالی
• 61. پتانسیل LLMs در ایجاد خدمات مالی فراگیر
• 62. تاثیر LLMs بر مشاغل در صنعت مالی
• 63. مروری بر تحقیقات آینده در این زمینه
• 64. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم تحلیل‌گر مالی ساده
• 65. پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی یک ربات چت مالی
• 66. پروژه‌های عملی: توسعه یک مدل پیش‌بینی قیمت سهام
• 67. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم شناسایی تقلب مالی
• 68. پروژه‌های عملی: توسعه یک سیستم توصیه‌گر سرمایه‌گذاری
• 69. کاربرد LLMs برای تحلیل ریسک اعتباری
• 70. کاربرد LLMs برای قیمت‌گذاری دارایی‌ها
• 71. بهبود کیفیت داده‌ها با استفاده از LLMs
• 72. مدل‌سازی رفتارهای بازار با استفاده از LLMs
• 73. استفاده از LLMs برای خودکارسازی گزارش‌دهی مالی
• 74. بهره‌گیری از LLMs برای نظارت بر انطباق با مقررات
• 75. تحلیل احساسات در بازار با LLMs
• 76. پیش‌بینی ورشکستگی با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 77. استفاده از برنامه‌نویسی منطقی برای تحلیل سبد سهام
• 78. معرفی تکنیک‌های پیشرفته در برنامه‌نویسی منطقی (مانند Constraint Logic Programming)
• 79. بررسی سیستم‌های استنتاجی مبتنی بر قوانین
• 80. ترکیب برنامه‌نویسی منطقی و یادگیری ماشینی
• 81. استفاده از برنامه‌نویسی منطقی برای مدل‌سازی رفتارهای معامله‌گران
• 82. طراحی سیستم‌های خودکار برای معاملات الگوریتمی
• 83. کاربرد LLMs برای شناسایی فرصت‌های آربیتراژ
• 84. ایجاد یک موتور تصمیم‌گیری مالی هوشمند
• 85. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 86. بررسی روش‌های کاهش مصرف منابع در مدل‌های زبان
• 87. بهبود عملکرد سیستم‌های هیبریدی
• 88. نقش سخت‌افزار در اجرای مدل‌های زبان بزرگ
• 89. کاربرد محاسبات کوانتومی در امور مالی
• 90. آینده‌ی تعامل انسان و هوش مصنوعی در امور مالی
• 91. بررسی نقش داده‌های بزرگ در توسعه مدل‌های زبان
• 92. مدیریت کلان داده در سیستم‌های مالی
• 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در امور مالی با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
• 94. اصلاح خطاهای LLMs با برنامه‌های منطقی
• 95. ارتباط LLMs با اقتصاد رفتاری
• 96. بررسی تاثیر LLMs بر بازارهای مالی
• 97. آینده‌ی پژوهش در زمینه LLMs و برنامه‌نویسی منطقی برای امور مالی
• 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری