اکسپرس 24
کتاب کشف تقلب مالی با گراف دانش: از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مشکوک

کتاب کشف تقلب مالی با گراف دانش: از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مشکوک

تگ‌ها: AML Financial Fraud Detection Fraud Detection GNN Graph Analytics Graph Neural Networks Knowledge Graph پولشویی تحلیل تراکنش تشخیص تقلب بانکی تشخیص ناهنجاری کشف تقلب مالی گراف دانش هوش مصنوعی مالی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 کشف تقلب مالی با گراف دانش: از مدل‌سازی تراکنش‌ها تا شناسایی شبکه‌های مشکوک

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده در مالی

موضوع میانی: گراف دانش و کشف تقلب مالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی کشف تقلب مالی با رویکرد داده‌محور
  • 2. انواع تقلب مالی و الگوهای رایج تقلب
  • 3. چالش‌های شناسایی تقلب در داده‌های مالی
  • 4. نقش هوش مصنوعی در کشف تقلب مالی
  • 5. مبانی گراف دانش و ساختارهای گراف‌محور
  • 6. تفاوت گراف دانش با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 7. مفاهیم گره، یال، ویژگی و رابطه در گراف مالی
  • 8. مدل‌سازی تراکنش‌های مالی به‌صورت گراف
  • 9. طراحی مدل داده برای گراف تقلب مالی
  • 10. شناسایی موجودیت‌های مالی در گراف دانش
  • 11. مدل‌سازی مشتریان، حساب‌ها و مؤسسات مالی
  • 12. مدل‌سازی تراکنش‌ها و جریان‌های مالی
  • 13. مدل‌سازی روابط میان افراد و حساب‌های بانکی
  • 14. مدل‌سازی شرکت‌ها و ذی‌نفعان مرتبط
  • 15. مدل‌سازی دستگاه‌ها، IPها و کانال‌های تراکنش
  • 16. مدل‌سازی ارتباطات زمانی در گراف مالی
  • 17. ادغام داده‌های ناهمگون مالی در گراف دانش
  • 18. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های مالی
  • 19. Entity Resolution در داده‌های تقلب مالی
  • 20. حل مسئله رکوردهای تکراری و هویت‌های چندگانه
  • 21. ساخت Ontology برای حوزه تقلب مالی
  • 22. تعریف موجودیت‌ها و روابط در Ontology مالی
  • 23. استخراج رابطه از داده‌های تراکنشی
  • 24. تبدیل داده‌های جدولی به گراف
  • 25. تکمیل و غنی‌سازی گراف دانش مالی
  • 26. مدیریت داده‌های ناقص و نویزی در گراف
  • 27. مبانی تحلیل شبکه برای کشف تقلب
  • 28. شناسایی الگوهای غیرعادی در ساختار گراف
  • 29. تحلیل درجه و مرکزیت گره‌ها برای کشف رفتار مشکوک
  • 30. شناسایی خوشه‌ها و جوامع مشکوک
  • 31. تحلیل مسیرها و ارتباطات میان موجودیت‌های مالی
  • 32. کشف حلقه‌ها و چرخه‌های غیرعادی تراکنش
  • 33. شناسایی شبکه‌های هماهنگ تقلب
  • 34. کشف حساب‌های واسطه و زنجیره‌های انتقال پول
  • 35. شناسایی الگوهای ساختاری پول‌شویی در گراف
  • 36. تحلیل ارتباطات چندلایه در شبکه‌های مالی
  • 37. تحلیل گراف‌های زمانی برای کشف تقلب
  • 38. تشخیص ناهنجاری در تراکنش‌های مالی
  • 39. تعریف ویژگی‌های گرافی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. ویژگی‌های محلی، همسایگی و ساختاری گراف
  • 41. ویژگی‌های مبتنی بر مسیر و فاصله
  • 42. ویژگی‌های زمانی و رفتاری در گراف تقلب
  • 43. ترکیب ویژگی‌های تراکنشی و گرافی
  • 44. یادگیری ماشین نظارت‌شده برای کشف تقلب
  • 45. مدل‌سازی برچسب‌های تقلب در گراف دانش
  • 46. مقابله با عدم توازن شدید کلاس‌ها
  • 47. انتخاب و ارزیابی ویژگی‌های مؤثر در تشخیص تقلب
  • 48. استفاده از مدل‌های درختی برای تحلیل گراف مالی
  • 49. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای ناشناخته
  • 50. خوشه‌بندی گراف برای شناسایی رفتارهای مشکوک
  • 51. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر گراف
  • 52. Graph Embedding و نمایش عددی گراف
  • 53. Node Embedding برای شناسایی موجودیت‌های مشکوک
  • 54. Graph Embedding برای تحلیل شبکه‌های مالی
  • 55. استفاده از روش‌های Random Walk در گراف
  • 56. مبانی Graph Neural Networks در کشف تقلب
  • 57. Graph Convolutional Networks برای داده‌های مالی
  • 58. Graph Attention Networks و تمرکز بر روابط مهم
  • 59. GraphSAGE و یادگیری نمایش گره‌های جدید
  • 60. استفاده از GNN برای طبقه‌بندی تراکنش‌ها
  • 61. استفاده از GNN برای شناسایی حساب‌های مشکوک
  • 62. یادگیری چندلایه روی گراف‌های مالی
  • 63. ترکیب GNN با ویژگی‌های تراکنشی
  • 64. یادگیری نیمه‌نظارتی در گراف‌های تقلب
  • 65. یادگیری خودنظارتی برای گراف‌های مالی
  • 66. تشخیص تقلب در گراف‌های پویا
  • 67. مدیریت تغییرات زمانی ساختار گراف
  • 68. تشخیص الگوهای جدید تقلب در گراف‌های پویا
  • 69. پیش‌بینی روابط مشکوک در گراف
  • 70. Link Prediction برای کشف ارتباطات پنهان
  • 71. استفاده از Knowledge Graph Embedding برای کشف تقلب
  • 72. Reasoning روی گراف دانش مالی
  • 73. استنتاج روابط پنهان میان موجودیت‌های مالی
  • 74. استفاده از قواعد منطقی برای کشف تقلب
  • 75. ترکیب روش‌های قاعده‌محور و یادگیری ماشین
  • 76. ترکیب Knowledge Graph و Large Language Model برای تحلیل تقلب
  • 77. توضیح‌پذیری مدل‌های گراف‌محور در کشف تقلب
  • 78. تولید شواهد قابل بررسی برای هشدارهای تقلب
  • 79. رتبه‌بندی هشدارهای مشکوک با استفاده از گراف
  • 80. کاهش False Positive در سیستم‌های کشف تقلب
  • 81. طراحی سیستم هشدار تقلب مبتنی بر گراف دانش
  • 82. معماری یک سامانه عملیاتی کشف تقلب مالی
  • 83. پردازش بلادرنگ تراکنش‌ها و به‌روزرسانی گراف
  • 84. مقیاس‌پذیری گراف دانش در داده‌های مالی بزرگ
  • 85. مدیریت داده‌های جریانی در گراف تقلب
  • 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های کشف تقلب
  • 87. معیارهای Precision، Recall و F1 در کشف تقلب
  • 88. ROC-AUC و PR-AUC برای داده‌های نامتوازن
  • 89. ارزیابی مبتنی بر هزینه در کشف تقلب مالی
  • 90. اعتبارسنجی زمانی مدل‌های تشخیص تقلب
  • 91. مقایسه مدل‌های گراف‌محور با روش‌های سنتی
  • 92. طراحی سناریوهای آزمایشی برای کشف تقلب
  • 93. مطالعه موردی شناسایی شبکه‌های هماهنگ تقلب
  • 94. طراحی یک پایپ‌لاین کامل کشف تقلب با Knowledge Graph
  • 95. ساخت نمونه اولیه سامانه تشخیص تقلب مبتنی بر گراف

📚 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.