کتاب صوتی تحلیل احساسات اخبار مالی و شبکه‌های اجتماعی با پردازش زبان طبیعی (NLP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات اخبار مالی و شبکه‌های اجتماعی با پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در حوزه‌های تخصصی و پرمخاطره

موضوع میانی: هوش مصنوعی در مالی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات در بازارهای مالی
• 2. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در مالی
• 3. مروری بر تکنیک‌های سنتی تحلیل احساسات
• 4. داده‌های متنی مالی: منابع و چالش‌ها
• 5. جمع‌آوری داده‌های اخبار مالی از منابع مختلف
• 6. جمع‌آوری داده‌های شبکه‌های اجتماعی (توییتر، ردیت، استاک‌تویتر و غیره)
• 7. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 8. توکنایزیشن (Tokenization) و لِماتیزیشن (Lemmatization)
• 9. حذف کلمات توقف (Stop Words) و اصطلاحات نامرتبط
• 10. برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
• 11. مدل‌های سنتی یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 12. استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی‌کننده‌ی Naive Bayes
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل احساسات
• 14. رگرسیون لجستیک در تحلیل احساسات متنی
• 15. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل احساسات
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل احساسات
• 18. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و BERT برای تحلیل احساسات
• 19. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده BERT برای داده‌های مالی
• 20. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 21. تحلیل احساسات با استفاده از کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
• 22. تحلیل احساسات با استفاده از کتابخانه Transformers (Hugging Face)
• 23. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: معیارها و روش‌ها
• 24. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و دقت (Accuracy)
• 25. Precision، Recall، و F1-Score در تحلیل احساسات
• 26. تحلیل احساسات در اخبار مالی: چالش‌ها و راهکارها
• 27. تحلیل احساسات در توییت‌های مالی: چالش‌ها و راهکارها
• 28. تحلیل احساسات و پیش‌بینی روند بازار سهام
• 29. تحلیل احساسات و مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری
• 30. تحلیل احساسات و شناسایی تقلب در بازار مالی
• 31. تحلیل احساسات و ارزیابی اعتباری شرکت‌ها
• 32. تحلیل احساسات و تاثیرگذاری شایعات بر بازار
• 33. تحلیل احساسات و تأثیر رویدادهای اقتصادی
• 34. تحلیل احساسات چندزبانه در اخبار مالی
• 35. تحلیل احساسات با در نظر گرفتن لحن و طنز
• 36. تحلیل احساسات و شناسایی اخبار جعلی (Fake News)
• 37. تحلیل احساسات و داده‌های متنی بلند (Long-Form Text)
• 38. تحلیل احساسات و داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 39. تحلیل احساسات و داده‌های ساختاریافته (Structured Data)
• 40. تحلیل احساسات و داده‌های چندرسانه‌ای (Multi-Modal Data)
• 41. استفاده از APIهای تحلیل احساسات (Google Cloud NLP, AWS Comprehend)
• 42. ساخت داشبوردهای تحلیل احساسات مالی
• 43. کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات در معاملات الگوریتمی
• 44. تحلیل احساسات و معاملات کمّی (Quantitative Trading)
• 45. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در تحلیل احساسات مالی