دوره کشف قانون مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از سری‌های زمانی آشوبناک و داده‌های بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف قانون مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین با استفاده از سری‌های زمانی آشوبناک و داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پیش‌بینی داده‌های زمانی

موضوع میانی: مدل‌های بنیادین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم اساسی سری‌های زمانی
• 3. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 4. آشنایی با بازارهای مالی و مفاهیم اقتصادسنجی
• 5. مقدمه‌ای بر ارزهای دیجیتال و بیت‌کوین
• 6. ویژگی‌های منحصر به فرد داده‌های قیمت بیت‌کوین
• 7. چالش‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 8. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های قیمت بیت‌کوین
• 9. هموارسازی و حذف نویز از سری‌های زمانی
• 10. مفهوم بازده (Returns) و لگاریتم بازده
• 11. استخراج ویژگی‌های سنتی از سری‌های زمانی مالی
• 12. تجزیه سری‌های زمانی: روند، فصلی و باقیمانده
• 13. بررسی پایداری (Stationarity) سری‌های زمانی
• 14. آزمون‌های ریشه واحد (Unit Root Tests)
• 15. همبستگی خودکار (Autocorrelation) و همبستگی جزئی خودکار
• 16. مدل‌های خودرگرسیون (AR)
• 17. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
• 18. مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک (ARMA)
• 19. مدل‌های خودرگرسیون یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
• 20. انتخاب مرتبه مدل‌های ARIMA با AIC و BIC
• 21. مدل‌های ناهمواری واریانس خودرگرسیون شرطی (ARCH)
• 22. مدل‌های ARCH تعمیم‌یافته (GARCH)
• 23. کاربرد ARIMA و GARCH در پیش‌بینی نوسانات بیت‌کوین
• 24. رگرسیون خطی برای سری‌های زمانی
• 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 26. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی مالی
• 27. مدل‌های گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) برای داده‌های مالی
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 29. معیارهای ارزیابی: MSE, RMSE, MAE, R-squared
• 30. بک‌تستینگ و ارزیابی مدل در محیط واقعی بازار
• 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
• 32. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) برای سری‌های زمانی
• 33. مفهوم لایه‌های کانولوشنال (Convolutional Layers)
• 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای استخراج ویژگی‌های زمانی
• 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و مشکل گرادیان ناپدید شونده
• 36. واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه (LSTMs)
• 37. واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRUs)
• 38. معماری Sequence-to-Sequence با RNNs
• 39. استفاده از LSTMs و GRUs در پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین
• 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال زمانی (TCNs)
• 41. ترکیب CNN و RNN برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 42. روش‌های پیش‌پردازش داده برای شبکه‌های عمیق
• 43. مفهوم Embedding برای داده‌های کاتگوریکال در سری‌های زمانی
• 44. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
• 45. تکنیک‌های رگولاریزاسیون: Dropout و L1/L2
• 46. مقدمه‌ای بر نظریه آشوب و سیستم‌های دینامیکی
• 47. مفاهیم سیستم‌های آشوبناک و حساسیت به شرایط اولیه
• 48. جاذبه‌ها (Attractors) و انواع آن: جاذبه‌های عجیب (Strange Attractors)
• 49. ابعاد فراکتالی (Fractal Dimensions) و کاربرد آن در مالی
• 50. لگاریتم لیاپانوف (Lyapunov Exponents) و اندازه‌گیری آشوب
• 51. بازسازی فضای فاز (Phase Space Reconstruction)
• 52. قضیه تاکنز (Takens' Theorem) برای جاسازی دینامیک
• 53. انتخاب پارامترهای تاخیر (Delay) و بعد جاسازی (Embedding Dimension)
• 54. بررسی ماهیت آشوبناک سری‌های زمانی مالی
• 55. مدل‌های غیرخطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 56. شبکه‌های عصبی غیرخطی و آشوب
• 57. تحلیل آشوب در داده‌های بیت‌کوین
• 58. شناسایی الگوهای غیرخطی در بازارهای کریپتو
• 59. محدودیت‌ها و چالش‌های مدل‌سازی آشوب
• 60. مقایسه مدل‌های خطی و غیرخطی در پیش‌بینی مالی
• 61. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و خود-توجهی (Self-Attention)
• 62. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 63. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) در ترنسفورمرها
• 64. موقعیت‌گذاری نسبی و مطلق (Positional Encoding)
• 65. ترنسفورمرهای فقط رمزگذار برای سری‌های زمانی
• 66. ترنسفورمرهای فقط رمزگشا برای پیش‌بینی خودرگرسیو
• 67. کاربرد ترنسفورمرها در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
• 68. مفهوم مدل‌های بنیادین (Foundation Models)
• 69. یادگیری پیش‌آموزشی (Pre-training) در مقیاس بزرگ
• 70. یادگیری خود-نظارتی (Self-supervised Learning) برای سری‌های زمانی
• 71. معماری‌های ترنسفورمر مناسب برای سری‌های زمانی (Informer, Autoformer, FEDformer)
• 72. داده‌های بزرگ (Big Data) در پیش‌بینی مالی
• 73. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 74. مفهوم قانون مقیاس‌پذیری (Scaling Law) در هوش مصنوعی
• 75. قانون مقیاس‌پذیری برای داده‌ها (Data Scaling Law)
• 76. قانون مقیاس‌پذیری برای پارامترها (Parameter Scaling Law)
• 77. قانون مقیاس‌پذیری برای محاسبات (Compute Scaling Law)
• 78. رابطه بین آشوب و قوانین مقیاس‌پذیری در پیش‌بینی
• 79. بهینه‌سازی مدل‌های بنیادین برای داده‌های سری‌های زمانی آشوبناک
• 80. کاوش در قوانین مقیاس‌پذیری برای پیش‌بینی بیت‌کوین
• 81. داده‌های با فرکانس بالا (High-Frequency Data) در بیت‌کوین
• 82. ریزساختار بازار (Market Microstructure) بیت‌کوین
• 83. دفتر سفارش (Order Book) و تحلیل آن
• 84. داده‌های روی زنجیره (On-Chain Data) بیت‌کوین و تحلیل آن
• 85. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای بیت‌کوین
• 86. ترکیب منابع داده مختلف (Multi-modal Data) برای پیش‌بینی
• 87. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models) برای بهبود دقت
• 88. پیش‌بینی نوسانات (Volatility Forecasting) با مدل‌های عمیق
• 89. مدیریت ریسک (Risk Management) در معاملات الگوریتمی
• 90. بهینه‌سازی پورتفولیو با پیش‌بینی‌های مدل‌های بنیادین
• 91. چارچوب‌های آموزش توزیع شده (Distributed Training Frameworks)
• 92. آموزش با حافظه محدود (Memory-efficient Training)
• 93. محاسبات موازی (Parallel Computing) و GPU/TPU
• 94. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای داده‌های بزرگ
• 95. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در معاملات مالی
• 96. هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI - XAI) برای مدل‌های مالی
• 97. محدودیت‌های مدل‌های بنیادین در بازارهای مالی
• 98. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مالی
• 99. مروری بر آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با هوش مصنوعی
• 100. پروژه‌ نهایی: پیاده‌سازی یک مدل بنیادین برای پیش‌بینی بیت‌کوین با ملاحظات آشوب و مقیاس‌پذیری