دوره هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازار سهام همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازار سهام

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: مفاهیم پایه هوش مصنوعی در امور مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و کاربرد آن در بازارهای مالی
• 2. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌های بازار سهام
• 3. آمار توصیفی و استنباطی در تحلیل بازار
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و انواع آن
• 5. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی قیمت سهام
• 6. رگرسیون چندگانه و انتخاب متغیرهای مؤثر
• 7. درخت‌های تصمیم‌گیری و الگوریتم‌های مبتنی بر درخت
• 8. جنگل تصادفی و افزایش دقت پیش‌بینی
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل سهام
• 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی و ساختار آن‌ها
• 11. شبکه‌های عصبی پیش‌خور و آموزش آن‌ها
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در سری‌های زمانی
• 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 14. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU)
• 15. مدل‌های ARIMA و SARIMA برای پیش‌بینی
• 16. تکنیک‌های خوشه‌بندی در شناسایی الگوهای بازار
• 17. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد داده
• 18. انتخاب ویژگی و روش‌های فیلتر کردن
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 20. معیارهای ارزیابی رگرسیون و طبقه‌بندی
• 21. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 22. تنظیم پارامترهای مدل و اعتبارسنجی متقابل
• 23. بهینه‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 24. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 25. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد در تحلیل متنی
• 26. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 27. تحلیل ریسک و بازده در سرمایه‌گذاری
• 28. مدیریت پورتفوی با استفاده از هوش مصنوعی
• 29. شناسایی تقلب و رفتارهای غیرعادی در بازار
• 30. پیش‌بینی نوسانات بازار با استفاده از مدل‌های GARCH
• 31. تحلیل تکنیکال با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 32. تحلیل بنیادی با استفاده از هوش مصنوعی
• 33. تأثیر رویدادهای اقتصادی بر بازار سهام
• 34. پیش‌بینی شاخص‌های کلیدی اقتصادی
• 35. استفاده از داده‌های کلان اقتصادی در مدل‌های پیش‌بینی
• 36. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی (CNN)
• 37. مدل‌های یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
• 38. بهینه‌سازی معاملات با استفاده از یادگیری تقویتی
• 39. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data)
• 40. تجسم داده‌ها و داشبوردهای تحلیلی
• 41. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 42. قوانین و مقررات مربوط به معاملات الگوریتمی
• 43. آینده هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 44. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام یک شرکت خاص
• 45. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف هوش مصنوعی در پیش‌بینی بازار