دوره کشف تقلب مالی با گراف دانش: از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مشکوک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف تقلب مالی با گراف دانش: از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مشکوک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در مالی

موضوع میانی: گراف دانش و کشف تقلب مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کشف تقلب مالی با رویکرد داده‌محور
• 2. انواع تقلب مالی و الگوهای رایج تقلب
• 3. چالش‌های شناسایی تقلب در داده‌های مالی
• 4. نقش هوش مصنوعی در کشف تقلب مالی
• 5. مبانی گراف دانش و ساختارهای گراف‌محور
• 6. تفاوت گراف دانش با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 7. مفاهیم گره، یال، ویژگی و رابطه در گراف مالی
• 8. مدل‌سازی تراکنش‌های مالی به‌صورت گراف
• 9. طراحی مدل داده برای گراف تقلب مالی
• 10. شناسایی موجودیت‌های مالی در گراف دانش
• 11. مدل‌سازی مشتریان، حساب‌ها و مؤسسات مالی
• 12. مدل‌سازی تراکنش‌ها و جریان‌های مالی
• 13. مدل‌سازی روابط میان افراد و حساب‌های بانکی
• 14. مدل‌سازی شرکت‌ها و ذی‌نفعان مرتبط
• 15. مدل‌سازی دستگاه‌ها، IPها و کانال‌های تراکنش
• 16. مدل‌سازی ارتباطات زمانی در گراف مالی
• 17. ادغام داده‌های ناهمگون مالی در گراف دانش
• 18. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های مالی
• 19. Entity Resolution در داده‌های تقلب مالی
• 20. حل مسئله رکوردهای تکراری و هویت‌های چندگانه
• 21. ساخت Ontology برای حوزه تقلب مالی
• 22. تعریف موجودیت‌ها و روابط در Ontology مالی
• 23. استخراج رابطه از داده‌های تراکنشی
• 24. تبدیل داده‌های جدولی به گراف
• 25. تکمیل و غنی‌سازی گراف دانش مالی
• 26. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی در گراف
• 27. مبانی تحلیل شبکه برای کشف تقلب
• 28. شناسایی الگوهای غیرعادی در ساختار گراف
• 29. تحلیل درجه و مرکزیت گره‌ها برای کشف رفتار مشکوک
• 30. شناسایی خوشه‌ها و جوامع مشکوک
• 31. تحلیل مسیرها و ارتباطات میان موجودیت‌های مالی
• 32. کشف حلقه‌ها و چرخه‌های غیرعادی تراکنش
• 33. شناسایی شبکه‌های هماهنگ تقلب
• 34. کشف حساب‌های واسطه و زنجیره‌های انتقال پول
• 35. شناسایی الگوهای ساختاری پول‌شویی در گراف
• 36. تحلیل ارتباطات چندلایه در شبکه‌های مالی
• 37. تحلیل گراف‌های زمانی برای کشف تقلب
• 38. تشخیص ناهنجاری در تراکنش‌های مالی
• 39. تعریف ویژگی‌های گرافی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 40. ویژگی‌های محلی، همسایگی و ساختاری گراف
• 41. ویژگی‌های مبتنی بر مسیر و فاصله
• 42. ویژگی‌های زمانی و رفتاری در گراف تقلب
• 43. ترکیب ویژگی‌های تراکنشی و گرافی
• 44. یادگیری ماشین نظارت‌شده برای کشف تقلب
• 45. مدل‌سازی برچسب‌های تقلب در گراف دانش
• 46. مقابله با عدم توازن شدید کلاس‌ها
• 47. انتخاب و ارزیابی ویژگی‌های مؤثر در تشخیص تقلب
• 48. استفاده از مدل‌های درختی برای تحلیل گراف مالی
• 49. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای ناشناخته
• 50. خوشه‌بندی گراف برای شناسایی رفتارهای مشکوک
• 51. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر گراف
• 52. Graph Embedding و نمایش عددی گراف
• 53. Node Embedding برای شناسایی موجودیت‌های مشکوک
• 54. Graph Embedding برای تحلیل شبکه‌های مالی
• 55. استفاده از روش‌های Random Walk در گراف
• 56. مبانی Graph Neural Networks در کشف تقلب
• 57. Graph Convolutional Networks برای داده‌های مالی
• 58. Graph Attention Networks و تمرکز بر روابط مهم
• 59. GraphSAGE و یادگیری نمایش گره‌های جدید
• 60. استفاده از GNN برای طبقه‌بندی تراکنش‌ها
• 61. استفاده از GNN برای شناسایی حساب‌های مشکوک
• 62. یادگیری چندلایه روی گراف‌های مالی
• 63. ترکیب GNN با ویژگی‌های تراکنشی
• 64. یادگیری نیمه‌نظارتی در گراف‌های تقلب
• 65. یادگیری خودنظارتی برای گراف‌های مالی
• 66. تشخیص تقلب در گراف‌های پویا
• 67. مدیریت تغییرات زمانی ساختار گراف
• 68. تشخیص الگوهای جدید تقلب در گراف‌های پویا
• 69. پیش‌بینی روابط مشکوک در گراف
• 70. Link Prediction برای کشف ارتباطات پنهان
• 71. استفاده از Knowledge Graph Embedding برای کشف تقلب
• 72. Reasoning روی گراف دانش مالی
• 73. استنتاج روابط پنهان میان موجودیت‌های مالی
• 74. استفاده از قواعد منطقی برای کشف تقلب
• 75. ترکیب روش‌های قاعده‌محور و یادگیری ماشین
• 76. ترکیب Knowledge Graph و Large Language Model برای تحلیل تقلب
• 77. توضیح‌پذیری مدل‌های گراف‌محور در کشف تقلب
• 78. تولید شواهد قابل بررسی برای هشدارهای تقلب
• 79. رتبه‌بندی هشدارهای مشکوک با استفاده از گراف
• 80. کاهش False Positive در سیستم‌های کشف تقلب
• 81. طراحی سیستم هشدار تقلب مبتنی بر گراف دانش
• 82. معماری یک سامانه عملیاتی کشف تقلب مالی
• 83. پردازش بلادرنگ تراکنش‌ها و به‌روزرسانی گراف
• 84. مقیاس‌پذیری گراف دانش در داده‌های مالی بزرگ
• 85. مدیریت داده‌های جریانی در گراف تقلب
• 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های کشف تقلب
• 87. معیارهای Precision، Recall و F1 در کشف تقلب
• 88. ROC-AUC و PR-AUC برای داده‌های نامتوازن
• 89. ارزیابی مبتنی بر هزینه در کشف تقلب مالی
• 90. اعتبارسنجی زمانی مدل‌های تشخیص تقلب
• 91. مقایسه مدل‌های گراف‌محور با روش‌های سنتی
• 92. طراحی سناریوهای آزمایشی برای کشف تقلب
• 93. مطالعه موردی شناسایی شبکه‌های هماهنگ تقلب
• 94. طراحی یک پایپ‌لاین کامل کشف تقلب با Knowledge Graph
• 95. ساخت نمونه اولیه سامانه تشخیص تقلب مبتنی بر گراف