کتاب طراحی و پیادهسازی سامانههای تحلیلگر مالی با بهرهگیری از هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی سامانههای تحلیلگر مالی با بهرهگیری از هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی کاربردی
موضوع میانی: تحلیل هوشمند دادههای مالی و اقتصادی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی تحلیل دادههای مالی و نقش هوش مصنوعی در بازارهای مدرن
- 2. آشنایی با اکوسیستم مدلهای زبانی بزرگ و کاربرد آنها در علوم مالی
- 3. معماری سامانههای تحلیلگر مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
- 4. مبانی برنامهنویسی پایتون برای تحلیل دادههای اقتصادی و مالی
- 5. کار با کتابخانههای پردازش دادههای مالی در پایتون
- 6. مفاهیم مقدماتی مدلهای زبانی بزرگ و نحوه کارکرد آنها
- 7. آشنایی با چارچوبهای توسعه رابط کاربری برای تحلیلگران مالی
- 8. ساختار دادهها و منابع اطلاعاتی در بازارهای مالی ایران
- 9. پیشپردازش و پاکسازی دادههای سری زمانی اقتصادی
- 10. مبانی کار با مدلهای زبانی از طریق رابطهای برنامهنویسی
- 11. آشنایی با مفاهیم چارچوبهای بازیابی اطلاعات برای دادههای متنی
- 12. پیادهسازی نخستین نمونه تحلیلگر مالی با ابزارهای ساده
- 13. مدیریت و بهینهسازی فراخوانی مدلهای هوش مصنوعی در تحلیل مالی
- 14. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای تحلیل صورتهای مالی
- 15. استخراج اطلاعات کلیدی از گزارشهای عملکرد شرکتها
- 16. تحلیل خودکار اخبار اقتصادی و تأثیر آن بر بازار سرمایه
- 17. طراحی رابط کاربری تعاملی برای نمایش داشبوردهای مالی
- 18. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در دستیارهای مالی هوشمند
- 19. تکنیکهای برداریسازی دادههای مالی جهت جستجوی هوشمند
- 20. پیادهسازی پایگاه داده برداری برای اسناد مالی و گزارشهای سالانه
- 21. اتصال مدلهای هوش مصنوعی به منابع دادههای زنده بازار
- 22. تحلیل تکنیکال هوشمند با بهرهگیری از الگوریتمهای یادگیری ماشین
- 23. مدیریت ریسک در سامانههای تحلیلگر مبتنی بر هوش مصنوعی
- 24. اعتبارسنجی خروجیهای هوش مصنوعی با استفاده از الگوهای مالی استاندارد
- 25. توسعه ابزارهای گزارشگیری خودکار برای تحلیلگران بازار سرمایه
- 26. اصول اخلاقی و رعایت مقررات در استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی
- 27. امنیت دادهها و حریم خصوصی در سامانههای تحلیلگر مالی
- 28. روشهای ارزیابی دقت و خطای مدلهای تحلیلگر مالی
- 29. پیادهسازی سامانه پرسش و پاسخ هوشمند پیرامون قوانین مالیاتی و تجاری
- 30. تلفیق تحلیلهای کیفی و کمی در هوش مصنوعی
- 31. استقرار و انتشار سامانه تحلیلگر مالی در محیطهای عملیاتی
- 32. بهینهسازی عملکرد و مقیاسپذیری سامانههای تحلیلگر
- 33. مطالعه موردی طراحی دستیار هوشمند برای تحلیل گزارشهای هیئت مدیره
- 34. پشتیبانی از زبان فارسی در مدلهای زبانی برای تحلیل متون اقتصادی
- 35. چالشهای تطبیق مدلهای هوش مصنوعی با استانداردهای حسابداری ایران
- 36. تکنیکهای پیشرفته کاهش توهم (Hallucination) در تحلیلهای مالی
- 37. آینده هوش مصنوعی در نظام بانکداری و بورس ایران
- 38. نکات کاربردی در نگهداری و بروزرسانی سامانههای تحلیلگر هوشمند
تگها:
LlamaIndex
استریملیت
برنامهنویسی پایتون
پایتون برای مالی
تحلیل دادههای مالی
سامانه تحلیل مالی
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی در اقتصاد
هوش مصنوعی کاربردی
یادگیری ماشین در اقتصاد
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.