اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق

تگ‌ها: Deep Learning Finance Financial Data Processing بهینه‌سازی الگوریتم پردازش داده پردازش داده مالی محاسبات سطح بالا یادگیری عمیق یادگیری عمیق مالی یادگیری ماشین یادگیری ماشین مالی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های مالی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 6. پاکسازی داده‌های مالی
  • 7. مهندسی ویژگی در داده‌های مالی
  • 8. انتخاب ویژگی برای مدل‌های مالی
  • 9. معرفی رگرسیون خطی در مالی
  • 10. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در مالی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در مالی
  • 13. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 14. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 15. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 16. بهینه‌سازی سبد سهام با یادگیری عمیق
  • 17. پیش‌بینی روند قیمت سهام
  • 18. تحلیل احساسات بازار با متن
  • 19. پردازش زبان طبیعی (NLP) در مالی
  • 20. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در مالی
  • 21. مدل‌های ترنسفورمر برای داده‌های مالی
  • 22. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 23. تنظیم ابرپارامترها
  • 24. اعتبارسنجی متقابل
  • 25. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 26. مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
  • 27. بهینه‌سازی گرادیان نزولی
  • 28. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 29. توابع هزینه در مدل‌های مالی
  • 30. توابع فعال‌سازی
  • 31. لایه نرمال‌سازی دسته‌ای
  • 32. تنظیم‌کننده‌ها (Regularizers)
  • 33. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 34. پیش‌کاربرد مدل‌ها
  • 35. تنظیم دقیق مدل‌ها
  • 36. معماری‌های شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 37. کاربرد GAN در تولید داده‌های مالی
  • 38. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 39. کاربرد Autoencoders در تشخیص ناهنجاری
  • 40. یادگیری عمیق برای تشخیص تقلب
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی
  • 42. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 43. مقایسه ARIMA با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 44. بهینه‌سازی با الگوریتم‌های ژنتیک
  • 45. الگوریتم‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات
  • 46. یادگیری عمیق برای مدیریت ریسک
  • 47. محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 48. شبیه‌سازی مونت کارلو با یادگیری عمیق
  • 49. مدل‌سازی اعتبار سنجی
  • 50. پیش‌بینی نکول وام
  • 51. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 52. معاملات الگوریتمی با یادگیری عمیق
  • 53. بک‌تستینگ استراتژی‌های معاملاتی
  • 54. ارزیابی عملکرد مدل‌های مالی
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 56. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 57. متریک‌های ارزیابی سری‌های زمانی
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌ها با TensorFlow
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌ها با PyTorch
  • 60. کتابخانه‌های پردازش داده در Python
  • 61. کتابخانه‌های تحلیل سری‌های زمانی
  • 62. ابزارهای بصری‌سازی داده‌های مالی
  • 63. نمودارهای خطی و نقطه‌ای
  • 64. نمودارهای شمعی و میله‌ای
  • 65. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 66. تحلیل عوامل (Factor Analysis)
  • 67. خوشه‌بندی داده‌های مالی
  • 68. الگوریتم K-Means
  • 69. الگوریتم DBSCAN
  • 70. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل اخبار مالی
  • 71. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی
  • 72. پردازش داده‌های متنی غیرساختاریافته
  • 73. قوانین و مقررات بانکی در ایران
  • 74. بانکداری اسلامی و ابزارهای مالی
  • 75. عقود اسلامی در معاملات مالی
  • 76. اصول فقهی در معاملات
  • 77. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
  • 78. قوانین مبارزه با پولشویی
  • 79. مقررات رمزارزها در ایران
  • 80. اصول اخلاقی در تحلیل مالی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی مالی
  • 82. استانداردهای گزارش‌دهی مالی
  • 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 84. امنیت داده‌های مالی
  • 85. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری داده
  • 86. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 87. رویکردهای XAI (Explainable AI)
  • 88. مدل‌های LIME و SHAP
  • 89. محدودیت‌های یادگیری عمیق در مالی
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 91. ملاحظات عملیاتی در استقرار مدل
  • 92. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 93. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 94. آینده یادگیری عمیق در مالی
  • 95. روندهای نوظهور در تحلیل مالی
  • 96. هوش مصنوعی و نوآوری‌های مالی
  • 97. آموزش مداوم در حوزه مالی و تکنولوژی
  • 98. پروژه‌های کاربردی در مالی با یادگیری عمیق
  • 99. تحلیل داده‌های کلان مالی
  • 100. پیش‌بینی بحران‌های مالی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.