کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیلگر مالی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 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

• 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