کتاب مبانی هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مربوط به بازار سرمایه‌گذاری در سهام مبتنی بر رشد سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مالی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه آمار و احتمالات برای تحلیل مالی
• 3. مبانی ریاضیات مورد نیاز در هوش مصنوعی مالی
• 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های مالی
• 5. کتابخانه‌های اصلی پایتون در تحلیل مالی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• 6. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های مالی از منابع مختلف
• 7. تجسم داده‌های مالی با استفاده از ابزارهای پایتون (Matplotlib, Seaborn)
• 8. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های آماری سنتی
• 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 10. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) در پیش‌بینی قیمت سهام
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
• 12. مدل‌های LSTM و GRU برای تحلیل و پیش‌بینی قیمت سهام
• 13. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
• 14. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در تحلیل متون مالی
• 15. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای شناسایی روندهای بازار
• 16. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی سبد سهام
• 17. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای شناسایی گروه‌های سهام مشابه
• 18. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در تحلیل داده‌های پرتعداد
• 19. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های بازار سرمایه
• 20. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) برای پیش‌بینی روند صعودی یا نزولی سهام
• 21. رگرسیون و پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در بازار سرمایه
• 23. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 24. مدیریت ریسک در استراتژی‌های معاملاتی هوش مصنوعی
• 25. بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 26. معرفی الگوریتم‌های ژنتیک و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی پورتفولیو
• 27. تحلیل بنیادی با استفاده از هوش مصنوعی
• 28. تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی
• 29. شناسایی الگوهای نموداری با استفاده از بینایی ماشین (Computer Vision)
• 30. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در تحلیل بازار سرمایه
• 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل مالی
• 32. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل داده‌های مالی
• 33. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در تحلیل داده‌های مالی
• 34. کاربرد مدل‌های Transformer در تحلیل متون مالی
• 35. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری
• 36. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning) در تحلیل بازار
• 37. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در معاملات الگوریتمی
• 38. مفاهیم اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه
• 40. آینده هوش مصنوعی در تحلیل مالی و سرمایه‌گذاری