اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کتابخانههای پیشرفته پایتون برای هوش مصنوعی در اقتصاد رفتاری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کتابخانههای پیشرفته پایتون برای هوش مصنوعی در اقتصاد رفتاری
موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد رفتاری
موضوع میانی: پایتون (کتابخانههای SciPy، NumPy، Pandas، Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. فصل ۱: مقدمهای بر پایتون و هوش مصنوعی
- 2. فصل ۲: مفاهیم اساسی اقتصاد رفتاری
- 3. فصل ۳: مبانی کتابخانههای پایتون
- 4. فصل ۴: NumPy برای محاسبات عددی
- 5. فصل ۵: Pandas برای تجزیه و تحلیل داده
- 6. فصل ۶: Matplotlib برای مصورسازی داده
- 7. فصل ۷: Seaborn برای مصورسازی آماری
- 8. فصل ۸: Scikit-learn برای یادگیری ماشین
- 9. فصل ۹: مقدمهای بر یادگیری عمیق
- 10. فصل ۱۰: TensorFlow و Keras
- 11. فصل ۱۱: PyTorch
- 12. فصل ۱۲: شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)
- 13. فصل ۱۳: شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)
- 14. فصل ۱۴: شبکههای عصبی ترانسفورمر
- 15. فصل ۱۵: پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 16. فصل ۱۶: NLTK برای NLP
- 17. فصل ۱۷: SpaCy برای NLP
- 18. فصل ۱۸: Gensim برای مدلسازی موضوعی
- 19. فصل ۱۹: مقدمهای بر دادههای اقتصادی
- 20. فصل ۲۰: جمعآوری و پاکسازی دادههای اقتصادی
- 21. فصل ۲۱: مهندسی ویژگی در دادههای اقتصادی
- 22. فصل ۲۲: مدلسازی پیشبینی سریهای زمانی
- 23. فصل ۲۳: ARIMA
- 24. فصل ۲۴: Prophet
- 25. فصل ۲۵: LSTM برای پیشبینی سری زمانی
- 26. فصل ۲۶: تحلیل احساسات در متن اقتصادی
- 27. فصل ۲۷: مدلهای طبقهبندی احساسات
- 28. فصل ۲۸: شبکههای عصبی برای تحلیل احساسات
- 29. فصل ۲۹: تشخیص موضوعات در اخبار اقتصادی
- 30. فصل ۳۰: مدلسازی موضوعی با LDA
- 31. فصل ۳۱: مدلسازی موضوعی با NMF
- 32. فصل ۳۲: شناسایی الگوهای رفتاری در دادههای مالی
- 33. فصل ۳۳: خوشهبندی دادههای مالی
- 34. فصل ۳۴: درختهای تصمیم برای پیشبینی رفتار
- 35. فصل ۳۵: جنگلهای تصادفی برای پیشبینی رفتار
- 36. فصل ۳۶: ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)
- 37. فصل ۳۷: شبکههای عصبی برای شناسایی الگو
- 38. فصل ۳۸: عاملهای هوشمند در اقتصاد رفتاری
- 39. فصل ۳۹: شبیهسازی عاملمحور
- 40. فصل ۴۰: NetLogo برای شبیهسازی
- 41. فصل ۴۱: Mesa برای شبیهسازی عاملمحور پایتون
- 42. فصل ۴۲: مدلسازی تصمیمگیری در اقتصاد رفتاری
- 43. فصل ۴۳: تئوری چشمانداز
- 44. فصل ۴۴: مدلسازی خطاهای شناختی
- 45. فصل ۴۵: شبکههای عصبی برای مدلسازی تصمیم
- 46. فصل ۴۶: یادگیری تقویتی در اقتصاد رفتاری
- 47. فصل ۴۷: Q-Learning
- 48. فصل ۴۸: Deep Q-Networks (DQN)
- 49. فصل ۴۹: Policy Gradients
- 50. فصل ۵۰: Actor-Critic Methods
- 51. فصل ۵۱: کاربرد یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
- 52. فصل ۵۲: طراحی رباتهای معاملاتی
- 53. فصل ۵۳: بهینهسازی پرتفولیو با هوش مصنوعی
- 54. فصل ۵۴: الگوریتمهای ژنتیک
- 55. فصل ۵۵: بهینهسازی مبتنی بر هوش ازدحام
- 56. فصل ۵۶: ترکیب یادگیری ماشین و اقتصاد رفتاری
- 57. فصل ۵۷: مدلهای ترکیبی
- 58. فصل ۵۸: مدلهای هیبریدی یادگیری عمیق
- 59. فصل ۵۹: تجزیه و تحلیل ریسک با هوش مصنوعی
- 60. فصل ۶۰: مدلسازی ریسک اعتباری
- 61. فصل ۶۱: پیشبینی ورشکستگی
- 62. فصل ۶۲: تشخیص تقلب مالی
- 63. فصل ۶۳: الگوریتمهای تشخیص ناهنجاری
- 64. فصل ۶۴: یادگیری عمیق برای تشخیص تقلب
- 65. فصل ۶۵: اقتصاد رفتاری در بازاریابی
- 66. فصل ۶۶: شخصیسازی پیشنهادها
- 67. فصل ۶۷: پیشبینی رفتار مشتری
- 68. فصل ۶۸: تحلیل شبکههای اجتماعی در اقتصاد
- 69. فصل ۶۹: شناسایی تاثیرگذاران
- 70. فصل ۷۰: مدلسازی انتشار اطلاعات
- 71. فصل ۷۱: مصورسازی تعاملی دادههای اقتصادی
- 72. فصل ۷۲: Plotly
- 73. فصل ۷۳: Bokeh
- 74. فصل ۷۴: Dash برای داشبوردهای وب
- 75. فصل ۷۵: مدلسازی اثرات سیاستگذاری
- 76. فصل ۷۶: شبیهسازی تأثیر تغییرات اقتصادی
- 77. فصل ۷۷: ارزیابی پیامدهای سیاستها
- 78. فصل ۷۸: اخلاق در هوش مصنوعی اقتصادی
- 79. فصل ۷۹: سوگیری در الگوریتمها
- 80. فصل ۸۰: شفافیت و تفسیرپذیری مدلها
- 81. فصل ۸۱: حریم خصوصی دادهها
- 82. فصل ۸۲: دادهکاوی در دادههای بزرگ اقتصادی
- 83. فصل ۸۳: تکنیکهای دادهکاوی
- 84. فصل ۸۴: یادگیری عمیق برای تحلیل دادههای بزرگ
- 85. فصل ۸۵: پردازش بلادرنگ دادههای اقتصادی
- 86. فصل ۸۶: ابزارهای پردازش جریانی
- 87. فصل ۸۷: ساخت سیستمهای توصیهگر
- 88. فصل ۸۸: فیلترینگ مشارکتی
- 89. فصل ۸۹: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
- 90. فصل ۹۰: یادگیری عمیق برای سیستمهای توصیهگر
- 91. فصل ۹۱: تحلیل رفتارهای جمعی
- 92. فصل ۹۲: نظریه بازیها و هوش مصنوعی
- 93. فصل ۹۳: شبیهسازی بازیها
- 94. فصل ۹۴: بهینهسازی استراتژی در بازیها
- 95. فصل ۹۵: مقدمهای بر یادگیری عمیق قابل تفسیر (XAI)
- 96. فصل ۹۶: LIME
- 97. فصل ۹۷: SHAP
- 98. فصل ۹۸: کاربرد XAI در اقتصاد رفتاری
- 99. فصل ۹۹: مطالعات موردی پیشرفته
- 100. فصل ۱۰۰: آینده هوش مصنوعی در اقتصاد رفتاری
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.