کتاب مبانی هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه

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 مبانی هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه

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 سرمایه‌گذاری کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مالی
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه آمار و احتمالات برای تحلیل مالی
  • 3. مبانی ریاضیات مورد نیاز در هوش مصنوعی مالی
  • 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌های مالی
  • 5. کتابخانه‌های اصلی پایتون در تحلیل مالی (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 6. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های مالی از منابع مختلف
  • 7. تجسم داده‌های مالی با استفاده از ابزارهای پایتون (Matplotlib, Seaborn)
  • 8. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های آماری سنتی
  • 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 10. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) در پیش‌بینی قیمت سهام
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی
  • 12. مدل‌های LSTM و GRU برای تحلیل و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 13. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از اخبار و شبکه‌های اجتماعی
  • 14. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در تحلیل متون مالی
  • 15. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای شناسایی روندهای بازار
  • 16. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی سبد سهام
  • 17. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای شناسایی گروه‌های سهام مشابه
  • 18. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در تحلیل داده‌های پرتعداد
  • 19. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های بازار سرمایه
  • 20. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification) برای پیش‌بینی روند صعودی یا نزولی سهام
  • 21. رگرسیون و پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی در بازار سرمایه
  • 23. بک‌تستینگ (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 24. مدیریت ریسک در استراتژی‌های معاملاتی هوش مصنوعی
  • 25. بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 26. معرفی الگوریتم‌های ژنتیک و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی پورتفولیو
  • 27. تحلیل بنیادی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 28. تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی
  • 29. شناسایی الگوهای نموداری با استفاده از بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 30. استفاده از داده‌های جایگزین (Alternative Data) در تحلیل بازار سرمایه
  • 31. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل مالی
  • 32. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تحلیل داده‌های مالی
  • 33. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در تحلیل داده‌های مالی
  • 34. کاربرد مدل‌های Transformer در تحلیل متون مالی
  • 35. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری
  • 36. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning) در تحلیل بازار
  • 37. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در معاملات الگوریتمی
  • 38. مفاهیم اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
  • 39. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازار سرمایه
  • 40. آینده هوش مصنوعی در تحلیل مالی و سرمایه‌گذاری

📚 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.