کتاب صوتی یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی برای تولید قراردادهای مشتقه مالی کارآمد از نظر گس

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی برای تولید قراردادهای مشتقه مالی کارآمد از نظر گس

موضوع کلی: هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای قراردادهای هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در امور مالی
• 2. بازارهای مالی و ابزارهای سرمایه‌گذاری
• 3. مفهوم قراردادهای مشتقه مالی
• 4. انواع قراردادهای مشتقه: اختیار معامله
• 5. انواع قراردادهای مشتقه: قراردادهای آتی و سوآپ
• 6. مقدمه‌ای بر فناوری بلاکچین
• 7. قراردادهای هوشمند: ماهیت و کاربردها
• 8. معماری اتریوم و ماشین مجازی اتریوم (EVM)
• 9. مفهوم گس (Gas) در اتریوم و هزینه‌های تراکنش
• 10. اهمیت کارایی گس در قراردادهای هوشمند
• 11. معرفی یادگیری تقویتی: مفاهیم اولیه
• 12. عناصر یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
• 13. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 14. معادلات بل‌من (Bellman Equations)
• 15. چالش‌های توسعه قراردادهای هوشمند پیچیده
• 16. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
• 17. برنامه‌ریزی پویا: تکرار سیاست و تکرار ارزش
• 18. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
• 19. یادگیری تفاوت‌های زمانی (Temporal Difference Learning)
• 20. الگوریتم SARSA: یادگیری On-Policy TD
• 21. الگوریتم Q-Learning: یادگیری Off-Policy TD
• 22. معضل اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration-Exploitation Dilemma)
• 23. روش‌های انتخاب عمل: حریصانه اپسیلون و UCB
• 24. تقریب تابع ارزش (Value Function Approximation)
• 25. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
• 26. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 27. معماری شبکه Q-Learning عمیق (DQN)
• 28. بهبودهای DQN: Double DQN و Dueling DQN
• 29. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
• 30. الگوریتم REINFORCE (Policy Gradient)
• 31. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر سیاست
• 32. روش‌های اکتور-منتقد (Actor-Critic Methods)
• 33. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
• 34. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
• 35. یادگیری از طریق بازپخش تجربه (Experience Replay)
• 36. شبکه‌های هدف (Target Networks) در DRL
• 37. طراحی توابع پاداش در RL
• 38. شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
• 39. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
• 40. ابزارهای متن‌باز برای یادگیری تقویتی (مانند Gymnasium/OpenAI Gym)
• 41. زبان برنامه‌نویسی سالیدیتی (Solidity) برای قراردادهای هوشمند
• 42. اصول طراحی قراردادهای هوشمند قابل‌اعتماد
• 43. الگوهای طراحی و بهترین رویه‌ها در سالیدیتی
• 44. معماری ماشین مجازی اتریوم (EVM) در عمق
• 45. مدل هزینه‌ی گس در EVM: اصول و جزئیات
• 46. دستورالعمل‌های EVM و هزینه‌های گس مرتبط
• 47. روش‌های کلی برای بهینه‌سازی گس در سالیدیتی
• 48. کاهش فضای ذخیره‌سازی و خواندن/نوشتن از حالت
• 49. بهینه‌سازی حلقه‌ها و ساختارهای داده
• 50. استفاده بهینه از انواع داده‌ها و بسته‌بندی متغیرها
• 51. بررسی ابزارهای تحلیل گس برای قراردادهای هوشمند
• 52. پیاده‌سازی قراردادهای مشتقه ساده در سالیدیتی
• 53. چالش‌های امنیتی در قراردادهای هوشمند و ارتباط با گس
• 54. تست و اعتبارسنجی قراردادهای هوشمند
• 55. استفاده از Oracles برای داده‌های خارجی در قراردادهای مشتقه
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری برنامه‌درسی (Curriculum Learning)
• 57. انگیزه‌ها و مزایای یادگیری برنامه‌درسی در یادگیری ماشین
• 58. یادگیری برنامه‌درسی در یادگیری تقویتی
• 59. انواع استراتژی‌های برنامه‌درسی: از آسان به دشوار
• 60. طراحی دستی برنامه‌درسی برای مسائل RL
• 61. روش‌های خودکار برای تولید برنامه‌درسی
• 62. معیارهای پیشرفت و دشواری وظیفه در برنامه‌درسی
• 63. تابع دشواری و تابع رشد (Progression Function)
• 64. برنامه‌درسی مبتنی بر حالت (State-based Curriculum)
• 65. برنامه‌درسی مبتنی بر عمل (Action-based Curriculum)
• 66. برنامه‌درسی تطبیقی (Adaptive Curriculum)
• 67. ارزیابی اثربخشی برنامه‌درسی
• 68. ادغام برنامه‌درسی با الگوریتم‌های DRL
• 69. مثالی از برنامه‌درسی در یک محیط RL ساده
• 70. مزایای CG-RL برای مسائل پیچیده مانند تولید کد
• 71. تعریف مسئله تولید قراردادهای مشتقه گس-کارآمد به عنوان یک مسئله RL
• 72. نمایش قراردادهای مشتقه مالی به عنوان حالت‌ها در RL
• 73. گرامر و ساختار قراردادهای هوشمند به عنوان فضای عمل
• 74. تعریف فضای عمل: اعمال تولیدکننده کد (e.g., افزودن بند، تغییر پارامتر)
• 75. طراحی تابع پاداش برای کارایی گس
• 76. طراحی تابع پاداش برای صحت و درستی منطق مالی
• 77. ترکیب پاداش‌های چندگانه (Multi-objective Reward Functions)
• 78. ساخت محیط شبیه‌سازی برای تولید قراردادهای هوشمند
• 79. شبیه‌سازی دینامیک EVM و هزینه‌های گس در محیط
• 80. تولید داده‌های مصنوعی برای قراردادهای مشتقه
• 81. استفاده از داده‌های واقعی بازار برای آموزش و ارزیابی
• 82. واسط کاربری بین عامل RL و محیط تولید کد
• 83. بررسی و انتخاب معماری مناسب برای عامل RL
• 84. ادغام ماژول تولید کد با شبکه عصبی عامل
• 85. نحوه ارزیابی "پیشرفت" در تولید قراردادهای پیچیده
• 86. پیاده‌سازی عامل یادگیری تقویتی هدایت‌شده با برنامه درسی
• 87. تعیین مراحل برنامه درسی برای سنتز قرارداد
• 88. شروع با قراردادهای مشتقه ساده و افزایش تدریجی پیچیدگی
• 89. استراتژی‌های انتقال بین مراحل برنامه درسی
• 90. آموزش مدل بر روی برنامه‌درسی طراحی شده
• 91. استفاده از مدل‌های زبان برای تولید کد (Code Generation LMs) در ترکیب با RL
• 92. ارزیابی نهایی قراردادهای تولید شده: کارایی گس
• 93. ارزیابی نهایی قراردادهای تولید شده: صحت عملکرد
• 94. مطالعه موردی: تولید قرارداد اختیار معامله (Option) گس-کارآمد
• 95. مطالعه موردی: تولید قرارداد آتی (Future) گس-کارآمد
• 96. چالش‌ها و محدودیت‌های روش CG-RL در این حوزه
• 97. تعمیم‌پذیری مدل به انواع جدید قراردادهای مشتقه
• 98. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در تولید خودکار قراردادها
• 99. آینده هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی در امور مالی
• 100. مسیرهای تحقیقاتی آتی در تولید قراردادهای هوشمند بهینه