اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش زبان طبیعی برای اخبار مالی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی برای اخبار مالی

موضوع کلی: علم داده مالی

موضوع میانی: Big Data Analytics in Finance

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. پردازش متن و پاکسازی داده‌های متنی
• 4. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 5. ریشه‌یابی و حذف کلمات بی‌اهمیت
• 6. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها
• 7. بردارسازی کلمات: روش‌های مختلف
• 8. شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 9. مدل‌های کلمه جاسازی (Word Embeddings)
• 10. طبقه‌بندی متن: مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 11. تحلیل احساسات در متون مالی
• 12. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 13. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 14. خلاصه‌سازی خودکار متون مالی
• 15. ترجمه ماشینی متون مالی
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها
• 17. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای اخبار مالی
• 18. پرسش و پاسخ بر اساس متون مالی
• 19. چت‌بات‌های هوشمند برای اخبار مالی
• 20. تحلیل روندها و الگوهای موجود در اخبار مالی
• 21. پیش‌بینی بازار سهام با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 22. مدیریت ریسک با تحلیل اخبار مالی
• 23. شناسایی اخبار جعلی و گمراه‌کننده
• 24. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تاثیر آن‌ها بر بازار
• 25. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 26. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 27. منابع و ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای فارسی
• 28. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 29. متریک‌های ارزیابی در تحلیل احساسات
• 30. متریک‌های ارزیابی در خلاصه‌سازی متن
• 31. متریک‌های ارزیابی در ترجمه ماشینی
• 32. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 33. استفاده از GPU برای تسریع پردازش
• 34. استفاده از Cloud Computing برای پردازش زبان طبیعی
• 35. مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی در متون مالی
• 36. یادگیری ماشین نظارت شده
• 37. یادگیری ماشین غیر نظارت شده
• 38. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
• 39. کاربرد درخت‌های تصمیم در تحلیل مالی
• 40. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تحلیل مالی
• 41. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 42. تحلیل سری‌های زمانی اخبار مالی
• 43. تحلیل همبستگی بین اخبار و بازارهای مالی
• 44. شناسایی رویدادهای مهم در اخبار مالی
• 45. تفسیرپذیری مدل‌های پردازش زبان طبیعی