کتاب پیش‌بینی شوک‌های قیمت کالا با هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق: تلفیق سیگنال‌های قیمتی و تحلیل اخبار اقتصادی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی شوک‌های قیمت کالا با هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق: تلفیق سیگنال‌های قیمتی و تحلیل اخبار اقتصادی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در اقتصاد

موضوع میانی: پیش‌بینی شوک‌های قیمتی با رویکردهای ترکیبی هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازارهای کالا و اهمیت پیش‌بینی قیمت
• 2. تعریف شوک قیمتی و شناسایی آن در داده‌های تاریخی
• 3. نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اقتصاد مدرن
• 4. مروری بر معماری دوره: از داده تا پیش‌بینی شوک
• 5. مبانی پایتون برای تحلیل داده‌های اقتصادی
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy, Pandas, Matplotlib
• 7. مقدمه‌ای بر Scikit-Learn و TensorFlow/PyTorch
• 8. روش‌های جمع‌آوری داده‌های قیمتی و اخبار اقتصادی
• 9. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی (Price Signals)
• 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی (Economic News)
• 11. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) برای سیگنال‌های قیمتی
• 12. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) برای داده‌های خبری
• 13. مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 14. رگرسیون در مقابل طبقه‌بندی: کدامیک برای پیش‌بینی شوک مناسب است؟
• 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و اهمیت آن
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 18. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 19. اخلاق در هوش مصنوعی و کاربردهای مالی
• 20. راه‌اندازی محیط توسعه: نصب ابزارها و کتابخانه‌ها
• 21. مبانی تحلیل سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن و نویز
• 22. مفهوم ایستانگری (Stationarity) و آزمون‌های مربوطه
• 23. مدل‌های کلاسیک پیش‌بینی: ARIMA و SARIMA
• 24. مدل‌های پیش‌بینی نوسانات: خانواده ARCH/GARCH
• 25. محدودیت‌های مدل‌های آماری سنتی در پیش‌بینی شوک
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مشکل حافظه کوتاه-مدت
• 27. معماری حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM): درک گیت‌های فراموشی، ورودی و خروجی
• 28. معماری واحد بازگشتی دردار (GRU): نسخه‌ای ساده‌تر و کارآمدتر از LSTM
• 29. پیاده‌سازی یک مدل LSTM برای پیش‌بینی قیمت با TensorFlow/Keras
• 30. پیاده‌سازی یک مدل GRU و مقایسه آن با LSTM
• 31. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی: شاخص‌های فنی (Technical Indicators)
• 32. تکنیک‌های پنجره‌بندی (Windowing) برای آماده‌سازی داده‌های سری زمانی
• 33. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
• 34. تحلیل سری‌های زمانی چندمتغیره (Multivariate Time Series)
• 35. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های سری زمانی
• 36. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل سری زمانی
• 37. معیارهای ارزیابی تخصصی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی (MAE, RMSE, MAPE)
• 38. مفهوم بک‌تستینگ (Backtesting) برای مدل‌های زمانی
• 39. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های سری زمانی
• 40. تنظیم هایپرپارامترها برای مدل‌های LSTM/GRU
• 41. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه مالی
• 42. شناسایی و استخراج اخبار اقتصادی از منابع آنلاین (APIها و وب اسکرپینگ)
• 43. مبانی وب اسکرپینگ با BeautifulSoup و Scrapy
• 44. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، ریشه‌یابی و لماتیزاسیون متون اقتصادی
• 45. حذف کلمات توقف (Stop Words) و مدیریت واژگان خاص مالی
• 46. مدل‌های سنتی نمایش متن: Bag-of-Words و TF-IDF
• 47. مقدمه‌ای بر جاسازی کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
• 48. آموزش مدل Word2Vec بر روی مجموعه اخبار اقتصادی
• 49. معماری ترنسفورمر (Transformer) و قدرت مکانیزم توجه
• 50. آشنایی با مدل BERT و کاربردهای آن در تحلیل متن
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل BERT برای وظایف مالی
• 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) اخبار و تاثیر آن بر قیمت
• 53. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA برای کشف روندهای اقتصادی
• 54. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون اقتصادی
• 55. استخراج رابطه (Relation Extraction) بین نهادهای اقتصادی
• 56. هوش مصنوعی مولد چیست؟ آشنایی با GPT و مدل‌های مشابه
• 57. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای استخراج اطلاعات ساختاریافته از اخبار
• 58. معرفی هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) و نقش آن در استخراج داده
• 59. طراحی یک عامل هوشمند (Agent) برای خلاصه‌سازی و تحلیل خودکار اخبار
• 60. یادگیری چند نمونه‌ای و صفر نمونه‌ای (Few-shot/Zero-shot Learning) با LLMs
• 61. کمی‌سازی تاثیر اخبار: ساخت بردارهای ویژگی معنایی (Semantic Feature Vectors)
• 62. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی (زبان تخصصی، ابهام)
• 63. ارزیابی مدل‌های NLP: معیارهای دقت، صحت و F1-Score
• 64. استفاده از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (مانند OpenAI API)
• 65. چرا تلفیق؟ قدرت ترکیب سیگنال‌های زمانی و معنایی
• 66. انواع معماری‌های تلفیق: تلفیق زودهنگام، دیرهنگام و میانی
• 67. طراحی و ساخت شاخه زمانی (Temporal Branch) مدل با LSTM/GRU
• 68. طراحی و ساخت شاخه معنایی (Semantic Branch) مدل با ترنسفورمر
• 69. تلفیق زودهنگام: الحاق برداری (Concatenation) ویژگی‌های زمانی و متنی
• 70. معماری‌های تلفیق میانی و لایه‌های اتصال
• 71. استفاده از مکانیزم توجه متقابل (Cross-Attention) برای تلفیق هوشمند
• 72. پیاده‌سازی معماری کامل مدل تلفیقی در TensorFlow/Keras
• 73. تعریف متغیر هدف: چگونه "شوک قیمتی" را برای مدل برچسب‌گذاری کنیم؟
• 74. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب برای پیش‌بینی شوک
• 75. فرآیند آموزش مدل هیبریدی: چالش‌ها و راهکارها
• 76. استراتژی‌های اعتبارسنجی برای مدل‌های چندوجهی (Multi-modal)
• 77. تنظیم هایپرپارامترهای مدل تلفیقی
• 78. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های پیچیده
• 79. تفسیر خروجی‌های مدل تلفیقی
• 80. مصورسازی وزن‌های مکانیزم توجه برای درک بهتر مدل
• 81. مقایسه عملکرد مدل تلفیقی با مدل‌های تک‌وجهی (فقط قیمت یا فقط اخبار)
• 82. مدیریت ناهمزمانی داده‌ها (Asynchronicity): اخبار و قیمت‌ها در زمان‌های مختلف می‌رسند
• 83. مطالعه موردی: ساخت یک مدل تلفیقی ساده از ابتدا تا انتها
• 84. آزمون استواری (Robustness Testing) مدل نهایی
• 85. بک‌تستینگ پیشرفته: شبیه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر پیش‌بینی شوک
• 86. معیارهای ارزیابی عملکرد استراتژی: نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه (Max Drawdown)
• 87. تفسیرپذیری مدل (XAI): درک تصمیمات مدل‌های پیچیده با LIME و SHAP
• 88. تحلیل سهم هر یک از منابع داده (قیمت در مقابل اخبار) در پیش‌بینی
• 89. مبانی MLOps: استقرار (Deployment) مدل در یک محیط عملیاتی
• 90. طراحی پایپ‌لاین پردازش داده‌های زنده (Real-time)
• 91. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های مالی
• 92. مطالعه موردی: پیش‌بینی شوک قیمت نفت خام (Crude Oil)
• 93. مطالعه موردی: پیش‌بینی شوک قیمت طلا (Gold)
• 94. مطالعه موردی: پیش‌بینی شوک محصولات کشاورزی (Agricultural Commodities)
• 95. بررسی محدودیت‌های مدل و رویکردهای آینده
• 96. آینده هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) در تحلیل بازارهای مالی
• 97. پروژه نهایی: ساخت و ارزیابی یک مدل کامل پیش‌بینی شوک برای یک کالای منتخب
• 98. ارائه پروژه نهایی و بازبینی همتایان
• 99. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
• 100. گام‌های بعدی: چگونه در این حوزه متخصص شویم؟