کتاب هوش مصنوعی و پیش‌بینی روند سهام رشد با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی و پیش‌بینی روند سهام رشد

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 داخلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 2. آشنایی با داده‌های مالی و انواع آن‌ها
• 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مالی
• 4. تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی سهام
• 5. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
• 6. رگرسیون خطی در پیش‌بینی قیمت سهام
• 7. رگرسیون چندگانه و اهمیت متغیرها
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و کاربرد آن‌ها در بورس
• 9. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل سهام
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و داده‌های سری زمانی
• 13. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و پیش‌بینی سهام
• 14. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در تحلیل الگوهای سهام
• 15. انتخاب ویژگی‌های مهم در پیش‌بینی سهام
• 16. مهندسی ویژگی و ایجاد متغیرهای جدید
• 17. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سهام
• 18. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 19. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 20. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
• 22. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 23. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
• 24. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های ژنتیک
• 25. یادگیری تقویتی و معاملات الگوریتمی
• 26. معاملات خودکار با استفاده از هوش مصنوعی
• 27. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
• 28. تحلیل احساسات بازار با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. جمع‌آوری داده‌های متنی از منابع خبری
• 30. تحلیل اخبار و گزارش‌های مالی با NLP
• 31. استخراج اطلاعات کلیدی از متون مالی
• 32. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از احساسات بازار
• 33. تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی
• 34. شناسایی الگوهای نموداری با استفاده از بینایی ماشین
• 35. تحلیل بنیادی با استفاده از هوش مصنوعی
• 36. ارزیابی سلامت مالی شرکت‌ها با هوش مصنوعی
• 37. پیش‌بینی EPS و P/E با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. استفاده از داده‌های کلان اقتصادی در پیش‌بینی سهام
• 39. تحلیل همبستگی بین متغیرهای اقتصادی و قیمت سهام
• 40. پیش‌بینی تورم و تأثیر آن بر بازار سهام
• 41. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در پیش‌بینی سهام
• 42. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن‌ها بر بازار سهام
• 43. برنامه‌نویسی پایتون برای هوش مصنوعی در بازارهای مالی
• 44. کتابخانه‌های پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
• 45. کاربرد TensorFlow و Keras در پیش‌بینی سهام