کتاب مدل‌سازی پیشرفته سودآوری با شبکه‌های عصبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیشرفته سودآوری با شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تحلیل مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای تحلیل سودآوری کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین
• 2. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی
• 3. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها
• 4. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
• 5. انتخاب نرخ یادگیری مناسب
• 6. روش‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 7. ارزیابی عملکرد مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 8. مجموعه‌داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
• 9. تقسیم‌بندی داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش
• 10. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل
• 11. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش تصویر
• 12. لایه‌های کانولوشن و ادغام
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و پردازش داده‌های ترتیبی
• 14. حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM) و کاربردها
• 15. شبکه‌های عصبی دوطرفه (Bi-RNN)
• 16. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 17. مدل‌های رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
• 18. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و تولید داده‌های جدید
• 19. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders) و کاهش ابعاد
• 20. انواع مختلف توزیع‌های احتمال
• 21. تابع هزینه (Loss Function) و انتخاب آن
• 22. روش‌های ارزیابی رگرسیون
• 23. روش‌های ارزیابی طبقه‌بندی
• 24. مفهوم بایاس و واریانس
• 25. انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع داده
• 26. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و معماری آن‌ها
• 27. بهینه‌سازی‌های پیشرفته گرادیان کاهشی
• 28. روش‌های موازی‌سازی آموزش شبکه‌های عصبی
• 29. استفاده از GPU برای آموزش مدل
• 30. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 31. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 32. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردها
• 33. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و داده‌های گرافیکی
• 34. مدل‌سازی سری‌های زمانی با شبکه‌های عصبی
• 35. پیش‌بینی تقاضا با شبکه‌های عصبی
• 36. تشخیص ناهنجاری با شبکه‌های عصبی
• 37. تحلیل احساسات با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 38. خوشه‌بندی داده‌ها با شبکه‌های عصبی خودسازمانده (SOM)
• 39. کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص تقلب
• 40. مدل‌سازی ریسک با شبکه‌های عصبی
• 41. بهینه‌سازی پورتفوی مالی با شبکه‌های عصبی
• 42. پیش‌بینی قیمت سهام با شبکه‌های عصبی
• 43. ارزیابی ریسک اعتباری با شبکه‌های عصبی
• 44. شناسایی الگوهای سودآوری در بازار
• 45. استفاده از شبکه‌های عصبی در بازاریابی هدفمند