دوره استفاده از Autoencoder برای کشف ناهنجاری اعتباری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از Autoencoder برای کشف ناهنجاری اعتباری

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیند کشف و ارزیابی ریسک‌های اعتباری در اوراق قرضه خزانه‌داری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تشخیص ناهنجاری
• 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 3. Autoencoder چیست و چگونه کار می‌کند؟
• 4. معماری‌های مختلف Autoencoder
• 5. Autoencoderهای زیر نظارت شده در مقابل Autoencoderهای بدون نظارت
• 6. آماده‌سازی داده برای Autoencoder
• 7. پیش‌پردازش داده‌های اعتباری
• 8. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل
• 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 10. پیاده‌سازی Autoencoder با استفاده از پایتون و TensorFlow/Keras
• 11. تابع زیان و بهینه‌سازی در Autoencoder
• 12. ارزیابی عملکرد Autoencoder
• 13. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خطای بازسازی
• 14. تعیین آستانه برای تشخیص ناهنجاری
• 15. کاربرد Autoencoder در تشخیص تقلب‌های اعتباری
• 16. تشخیص الگوهای غیرمعمول در تراکنش‌ها
• 17. شناسایی مشتریان پرخطر
• 18. بهبود دقت تشخیص ناهنجاری با استفاده از Autoencoderهای انباشته
• 19. Autoencoderهای متغیر (Variational Autoencoders)
• 20. Autoencoderهای قراردادی (Contractive Autoencoders)
• 21. Autoencoderهای کاهشی (Denoising Autoencoders)
• 22. استفاده از Autoencoder برای کاهش ابعاد داده‌های اعتباری
• 23. تجسم داده‌های اعتباری با استفاده از Autoencoder
• 24. مقایسه Autoencoder با سایر روش‌های تشخیص ناهنجاری
• 25. روش‌های آماری تشخیص ناهنجاری
• 26. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی
• 27. روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی Autoencoder در داده‌های اعتباری
• 29. داده‌های نامتعادل
• 30. داده‌های با نویز
• 31. مقیاس‌پذیری مدل
• 32. بهینه‌سازی hyperparameterهای Autoencoder
• 33. روش‌های تنظیم دقیق hyperparameters
• 34. استفاده از cross-validation برای ارزیابی مدل
• 35. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های زمانی در داده‌های اعتباری
• 36. مدل‌های Autoencoder بازگشتی (Recurrent Autoencoders)
• 37. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی تراکنش‌ها
• 38. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های مکانی در داده‌های اعتباری
• 39. Autoencoderهای کانولوشنال (Convolutional Autoencoders)
• 40. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جغرافیایی تراکنش‌ها
• 41. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های ترکیبی در داده‌های اعتباری
• 42. ترکیب Autoencoder با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. بهبود قابلیت تفسیر مدل Autoencoder
• 44. تکنیک‌های Shapley Values و LIME
• 45. استفاده از Autoencoder برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های اعتباری با حجم بالا
• 46. روش‌های موازی‌سازی آموزش مدل
• 47. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل
• 48. محافظت از حریم خصوصی در تشخیص ناهنجاری اعتباری
• 49. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 50. تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
• 51. بررسی موردی: پیاده‌سازی Autoencoder برای تشخیص تقلب در یک بانک
• 52. تحلیل نتایج و ارائه گزارش
• 53. چالش‌های اخلاقی در استفاده از Autoencoder برای تشخیص ناهنجاری اعتباری
• 54. تبعیض و انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین
• 55. آینده Autoencoder در تشخیص ناهنجاری اعتباری
• 56. تحقیقات و روندهای جدید