MAPress
کتاب پیش‌بینی مالی با مدل‌های زبانی چندوجهی و متخصصان مختص هر وجه: رویکردی نوین برای ادغام متن و سری‌های زمانی

کتاب پیش‌بینی مالی با مدل‌های زبانی چندوجهی و متخصصان مختص هر وجه: رویکردی نوین برای ادغام متن و سری‌های زمانی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی مالی با مدل‌های زبانی چندوجهی و متخصصان مختص هر وجه: رویکردی نوین برای ادغام متن و سری‌های زمانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در امور مالی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی چندوجهی برای پیش‌بینی مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم اولیه مدل‌های زبانی
  • 3. آشنایی با سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
  • 4. مروری بر داده‌های مالی و منابع آن‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی مالی
  • 6. چالش‌های پیش‌بینی مالی با رویکردهای سنتی
  • 7. معرفی مدل‌های زبانی چندوجهی
  • 8. اهمیت مدل‌سازی چندوجهی در امور مالی
  • 9. آشنایی با مفاهیم Expert Mixture و MoE
  • 10. معرفی ساختار Transformer و اجزای آن
  • 11. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربردهای آن‌ها
  • 12. پردازش زبان طبیعی (NLP) در امور مالی
  • 13. استخراج اطلاعات از متن‌های مالی
  • 14. تحلیل احساسات در داده‌های مالی
  • 15. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در پیش‌بینی مالی
  • 16. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) در پیش‌بینی مالی
  • 17. معرفی مدل‌های Ensembling و کاربرد آن‌ها
  • 18. معرفی کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow
  • 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی و سری‌های زمانی
  • 20. رمزگذاری کلمات و نشانه‌سازی در NLP
  • 21. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌های سری‌های زمانی
  • 22. مدل‌های Embedding برای متن و سری‌های زمانی
  • 23. مفاهیم Attention Mechanism و Self-Attention
  • 24. ساختارهای Encoder-Decoder در مدل‌های زبانی
  • 25. معرفی معماری Transformer
  • 26. اجزای معماری Transformer: Multi-Head Attention
  • 27. اجزای معماری Transformer: Feed Forward Network
  • 28. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 29. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 30. شاخص‌های ارزیابی در پیش‌بینی مالی
  • 31. آشنایی با مجموعه داده‌های مالی (مانند داده‌های سهام)
  • 32. معرفی مقاله: "Multimodal Language Models with Modality-Specific Experts..."
  • 33. مروری بر معماری مدل مقاله
  • 34. معرفی متخصصان مختص هر وجه (Modality-Specific Experts)
  • 35. مدل‌سازی متن: پیش‌بینی قیمت سهام با متن‌های خبری
  • 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی: پیش‌بینی قیمت سهام با داده‌های تاریخی
  • 37. ادغام متن و سری‌های زمانی: رویکرد interleaved sequence
  • 38. آماده‌سازی داده‌ها برای ورودی مدل چندوجهی
  • 39. پیاده‌سازی Multi-Head Attention با کد
  • 40. پیاده‌سازی Feed Forward Network با کد
  • 41. پیاده‌سازی لایه Expert Mixture با کد
  • 42. پیاده‌سازی متخصصان مختص متن (Text Experts)
  • 43. پیاده‌سازی متخصصان مختص سری‌های زمانی (Time Series Experts)
  • 44. پیاده‌سازی لایه Interleaved Sequence
  • 45. آموزش مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 46. بهینه‌سازی مدل با استفاده از روش‌های مختلف
  • 47. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل روی داده‌های واقعی
  • 48. مقایسه عملکرد مدل با سایر مدل‌ها
  • 49. تجزیه و تحلیل نتایج و بررسی خطاها
  • 50. مدل‌سازی رگرسیون برای پیش‌بینی مالی
  • 51. مدل‌سازی طبقه‌بندی برای پیش‌بینی مالی (مانند جهت قیمت)
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی مالی
  • 53. استفاده از تکنیک‌های Transfer Learning
  • 54. استفاده از تکنیک‌های Active Learning
  • 55. مدل‌سازی داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار
  • 56. مفاهیم Bias و Variance در مدل‌سازی
  • 57. راه‌کارهای مقابله با Overfitting
  • 58. راه‌کارهای مقابله با Underfitting
  • 59. تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. آشنایی با تکنیک‌های Regularization
  • 61. بررسی انواع روش‌های Dropout
  • 62. انتخاب تابع هزینه مناسب برای پیش‌بینی مالی
  • 63. انتخاب بهینه‌ساز مناسب (مانند Adam، SGD)
  • 64. آشنایی با تکنیک‌های Early Stopping
  • 65. اهمیت انتخاب اندازه Batch Size مناسب
  • 66. تجسم داده‌ها و نتایج مدل
  • 67. ارتباط با بازارهای مالی و اخبار
  • 68. تاثیر رویدادهای کلان اقتصادی بر پیش‌بینی‌ها
  • 69. بررسی خطرات و محدودیت‌های مدل‌سازی مالی
  • 70. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی
  • 71. معرفی چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 72. استفاده از GPU و TPU برای آموزش مدل‌ها
  • 73. بهینه‌سازی کد برای سرعت و کارایی
  • 74. مقایسه و انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 75. معرفی و استفاده از ابزارهای مانیتورینگ مدل
  • 76. آشنایی با مفاهیم Explainable AI (XAI)
  • 77. تفسیر نتایج مدل و تحلیل عوامل موثر
  • 78. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای پیش‌بینی
  • 79. استفاده از مدل‌ها در معاملات الگوریتمی
  • 80. استفاده از مدل‌ها برای مدیریت ریسک
  • 81. استفاده از مدل‌ها در تحلیل سبد دارایی
  • 82. بررسی و تحلیل نمونه‌های موردی (Case Studies)
  • 83. آشنایی با چالش‌های دنیای واقعی در پیش‌بینی
  • 84. مروری بر تحقیقات جدید در زمینه پیش‌بینی مالی
  • 85. آینده پیش‌بینی مالی و نقش هوش مصنوعی
  • 86. ادغام مدل‌های زبانی چندوجهی با داده‌های خرد
  • 87. طراحی و پیاده‌سازی API برای مدل پیش‌بینی
  • 88. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در فضای ابری
  • 89. ایمن‌سازی مدل‌ها در برابر حملات
  • 90. بررسی تاثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
  • 91. تاثیر نوسانات بازار بر دقت مدل
  • 92. نقش یادگیری فعال در بهبود عملکرد مدل
  • 93. استفاده از روش‌های Ensemble برای افزایش دقت
  • 94. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 95. به کارگیری تکنیک‌های تولید داده (Data Generation)
  • 96. استفاده از روش‌های آنومالی دیتکشن (Anomaly Detection)
  • 97. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های در حال تولید (Model Ops)
  • 98. بررسی و انتخاب روش‌های اعتبارسنجی پیشرفته

📚 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.