کتاب پیش‌بینی مالی با مدل‌های زبانی چندوجهی و متخصصان مختص هر وجه: رویکردی نوین برای ادغام متن و سری‌های زمانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی مالی با مدل‌های زبانی چندوجهی و متخصصان مختص هر وجه: رویکردی نوین برای ادغام متن و سری‌های زمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در امور مالی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی چندوجهی برای پیش‌بینی مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم اولیه مدل‌های زبانی
• 3. آشنایی با سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
• 4. مروری بر داده‌های مالی و منابع آن‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی مالی
• 6. چالش‌های پیش‌بینی مالی با رویکردهای سنتی
• 7. معرفی مدل‌های زبانی چندوجهی
• 8. اهمیت مدل‌سازی چندوجهی در امور مالی
• 9. آشنایی با مفاهیم Expert Mixture و MoE
• 10. معرفی ساختار Transformer و اجزای آن
• 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
• 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی
• 13. استخراج اطلاعات از متن‌های مالی
• 14. تحلیل احساسات در داده‌های مالی
• 15. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در پیش‌بینی مالی
• 16. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) در پیش‌بینی مالی
• 17. معرفی مدل‌های Ensembling و کاربرد آن‌ها
• 18. معرفی کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow
• 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی و سری‌های زمانی
• 20. رمزگذاری کلمات و نشانه‌سازی در NLP
• 21. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌های سری‌های زمانی
• 22. مدل‌های Embedding برای متن و سری‌های زمانی
• 23. مفاهیم Attention Mechanism و Self-Attention
• 24. ساختارهای Encoder-Decoder در مدل‌های زبانی
• 25. معرفی معماری Transformer
• 26. اجزای معماری Transformer: Multi-Head Attention
• 27. اجزای معماری Transformer: Feed Forward Network
• 28. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 30. شاخص‌های ارزیابی در پیش‌بینی مالی
• 31. آشنایی با مجموعه داده‌های مالی (مانند داده‌های سهام)
• 32. معرفی مقاله: "Multimodal Language Models with Modality-Specific Experts..."
• 33. مروری بر معماری مدل مقاله
• 34. معرفی متخصصان مختص هر وجه (Modality-Specific Experts)
• 35. مدل‌سازی متن: پیش‌بینی قیمت سهام با متن‌های خبری
• 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام با داده‌های تاریخی
• 37. ادغام متن و سری‌های زمانی: رویکرد interleaved sequence
• 38. آماده‌سازی داده‌ها برای ورودی مدل چندوجهی
• 39. پیاده‌سازی Multi-Head Attention با کد
• 40. پیاده‌سازی Feed Forward Network با کد
• 41. پیاده‌سازی لایه Expert Mixture با کد
• 42. پیاده‌سازی متخصصان مختص متن (Text Experts)
• 43. پیاده‌سازی متخصصان مختص سری‌های زمانی (Time Series Experts)
• 44. پیاده‌سازی لایه Interleaved Sequence
• 45. آموزش مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 46. بهینه‌سازی مدل با استفاده از روش‌های مختلف
• 47. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل روی داده‌های واقعی
• 48. مقایسه عملکرد مدل با سایر مدل‌ها
• 49. تجزیه و تحلیل نتایج و بررسی خطاها
• 50. مدل‌سازی رگرسیون برای پیش‌بینی مالی
• 51. مدل‌سازی طبقه‌بندی برای پیش‌بینی مالی (مانند جهت قیمت)
• 52. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی مالی
• 53. استفاده از تکنیک‌های Transfer Learning
• 54. استفاده از تکنیک‌های Active Learning
• 55. مدل‌سازی داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار
• 56. مفاهیم Bias و Variance در مدل‌سازی
• 57. راه‌کارهای مقابله با Overfitting
• 58. راه‌کارهای مقابله با Underfitting
• 59. تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 60. آشنایی با تکنیک‌های Regularization
• 61. بررسی انواع روش‌های Dropout
• 62. انتخاب تابع هزینه مناسب برای پیش‌بینی مالی
• 63. انتخاب بهینه‌ساز مناسب (مانند Adam، SGD)
• 64. آشنایی با تکنیک‌های Early Stopping
• 65. اهمیت انتخاب اندازه Batch Size مناسب
• 66. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
• 67. ارتباط با بازارهای مالی و اخبار
• 68. تاثیر رویدادهای کلان اقتصادی بر پیش‌بینی‌ها
• 69. بررسی خطرات و محدودیت‌های مدل‌سازی مالی
• 70. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی
• 71. معرفی چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 72. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
• 73. بهینه‌سازی کد برای سرعت و کارایی
• 74. مقایسه و انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 75. معرفی و استفاده از ابزارهای مانیتورینگ مدل
• 76. آشنایی با مفاهیم Explainable AI (XAI)
• 77. تفسیر نتایج مدل و تحلیل عوامل موثر
• 78. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای پیش‌بینی
• 79. استفاده از مدل‌ها در معاملات الگوریتمی
• 80. استفاده از مدل‌ها برای مدیریت ریسک
• 81. استفاده از مدل‌ها در تحلیل سبد دارایی
• 82. بررسی و تحلیل نمونه‌های موردی (Case Studies)
• 83. آشنایی با چالش‌های دنیای واقعی در پیش‌بینی
• 84. مروری بر تحقیقات جدید در زمینه پیش‌بینی مالی
• 85. آینده پیش‌بینی مالی و نقش هوش مصنوعی
• 86. ادغام مدل‌های زبانی چندوجهی با داده‌های خرد
• 87. طراحی و پیاده‌سازی API برای مدل پیش‌بینی
• 88. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در فضای ابری
• 89. ایمن‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
• 90. بررسی تاثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
• 91. تاثیر نوسانات بازار بر دقت مدل
• 92. نقش یادگیری فعال در بهبود عملکرد مدل
• 93. استفاده از روش‌های Ensemble برای افزایش دقت
• 94. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی
• 95. به کارگیری تکنیک‌های تولید داده (Data Generation)
• 96. استفاده از روش‌های آنومالی دیتکشن (Anomaly Detection)
• 97. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های در حال تولید (Model Ops)
• 98. بررسی و انتخاب روش‌های اعتبارسنجی پیشرفته