سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی هوشمندانه ورشکستگی اوراق قرضه: یک رویکرد چندوجهی و قابل توضیح

کتاب پیش‌بینی هوشمندانه ورشکستگی اوراق قرضه: یک رویکرد چندوجهی و قابل توضیح

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی هوشمندانه ورشکستگی اوراق قرضه: یک رویکرد چندوجهی و قابل توضیح

موضوع کلی: هوش مصنوعی در امور مالی

موضوع میانی: پیش‌بینی ورشکستگی اوراق قرضه با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. در ادامه 100 سرفصل برای دوره آموزشی "پیش‌بینی هوشمندانه ورشکستگی اوراق قرضه: یک رویکرد چندوجهی و قابل توضیح" ارائه شده است:
  • 2. مقدمه‌ای بر ورشکستگی اوراق قرضه و هوش مصنوعی در امور مالی
  • 3. بازار سرمایه و اوراق قرضه: مروری جامع
  • 4. آشنایی با اوراق قرضه: ساختار، انواع و بازیگران بازار
  • 5. عوامل خطر اوراق قرضه: تمرکز بر ریسک اعتباری و نکول
  • 6. اهمیت اقتصادی و پیامدهای پیش‌بینی نکول
  • 7. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در امور مالی
  • 8. پیش‌نمایش دوره: پیش‌بینی هوشمند، چندوجهی و قابل توضیح نکول
  • 9. رویکردهای سنتی پیش‌بینی نکول
  • 10. مدل‌های آماری اولیه: امتیاز Z آلتمن و مشتقات آن
  • 11. مدل مرتون برای ریسک اعتباری: مبانی و فروض
  • 12. نقش و متدولوژی موسسات رتبه‌بندی اعتباری
  • 13. مدل‌های اقتصادسنجی برای نکول شرکتی
  • 14. محدودیت‌های مدل‌های سنتی پیش‌بینی نکول
  • 15. گذار به روش‌های داده‌محور و یادگیری ماشین
  • 16. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نکول
  • 17. اصول یادگیری نظارت شده: وظیفه طبقه‌بندی
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، پر کردن داده‌های گمشده و تبدیل برای داده‌های مالی
  • 19. مهندسی ویژگی برای داده‌های مالی کمی
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، فراخوانی، F1، AUC)
  • 21. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی نکول دودویی
  • 22. درخت‌های تصمیم: شهود و کاربرد
  • 23. روش‌های ترکیب مدل (Ensemble): جنگل‌های تصادفی برای استحکام
  • 24. ماشین‌های گرادیان بوستینگ (XGBoost, LightGBM) در امور مالی
  • 25. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 26. اعتبارسنجی متقابل و استراتژی‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 27. مقابله با مجموعه داده‌های نامتوازن در پیش‌بینی نکول
  • 28. مقدمه‌ای بر قابلیت تفسیر مدل برای یادگیری ماشین سنتی
  • 29. مبانی یادگیری عمیق برای سری‌های زمانی و متن مالی
  • 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 31. توابع فعال‌سازی، توابع زیان و بهینه‌سازها
  • 32. الگوریتم پس‌انتشار: هسته اصلی یادگیری
  • 33. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (پرسپترون‌های چندلایه)
  • 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای استخراج ویژگی
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های توالی
  • 36. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) برای سری‌های زمانی مالی
  • 37. واحد‌های بازگشتی دروازه‌دار (GRU) و مزایای آن‌ها
  • 38. مکانیسم‌های توجه: بهبود مدل‌های توالی
  • 39. معماری ترانسفورمر: مقدمه‌ای کوتاه برای زمینه
  • 40. یادگیری انتقالی و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در یادگیری عمیق
  • 41. تکنیک‌های منظم‌سازی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 42. چارچوب‌های یادگیری عمیق: مرور کلی TensorFlow
  • 43. چارچوب‌های یادگیری عمیق: مرور کلی PyTorch
  • 44. راه‌اندازی محیط یادگیری عمیق برای مدل‌سازی مالی
  • 45. مدالیته‌های داده برای پیش‌بینی نکول اوراق قرضه
  • 46. صورت‌های مالی کمی: ترازنامه، صورت سود و زیان، صورت جریان وجوه نقد
  • 47. داده‌های بازار: قیمت اوراق قرضه، اسپرد، حجم معاملات، داده‌های سهام
  • 48. شاخص‌های اقتصاد کلان و تاثیر آن‌ها بر ریسک نکول
  • 49. منابع داده متنی: اخبار، گزارش‌های تحلیلگران، گزارش‌های شرکتی (10-K, 10-Q)
  • 50. استخراج ویژگی از داده‌های مالی جدولی
  • 51. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی مالی
  • 52. جایگذاری کلمات (Word Embeddings): Word2Vec, GloVe برای واژگان مالی
  • 53. جایگذاری‌های متنی (BERT, FinBERT) برای درک عمیق‌تر متن
  • 54. مهندسی ویژگی سری‌های زمانی برای عوامل خطر پویا
  • 55. چالش‌های جمع‌آوری و همگام‌سازی داده‌های چندوجهی
  • 56. معماری‌های یادگیری چندوجهی برای نکول اوراق قرضه
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی: یکپارچه‌سازی انواع داده‌های متنوع
  • 58. ادغام زودهنگام: الحاق ویژگی‌ها از مدالیته‌های مختلف
  • 59. ادغام زودهنگام: ملاحظات عملی و مشکلات
  • 60. ادغام دیرهنگام: روش‌های ترکیب مدل برای ادغام پیش‌بینی‌های خاص مدالیته
  • 61. ادغام میانی: یادگیری مشترک بازنمایی‌ها
  • 62. طراحی لایه‌های ورودی چندوجهی برای داده‌های ناهمگون
  • 63. معماری‌های عمیق چندوجهی برای داده‌های کمی و متنی
  • 64. مکانیسم‌های ادغام چندوجهی مبتنی بر توجه
  • 65. تعاملات بین‌مدالیته و یادگیری ویژگی
  • 66. مدیریت مدالیته‌های گمشده در سناریوهای واقعی
  • 67. مطالعه موردی: ادغام نسبت‌های مالی و احساسات خبری
  • 68. مطالعه موردی: ترکیب داده‌های بازار با بحث و تحلیل مدیریت (MD&A)
  • 69. ملاحظات معماری برای مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • 70. استراتژی‌های آموزش مدل برای یادگیری عمیق چندوجهی
  • 71. پیاده‌سازی عملی مدل پیش‌بینی نکول چندوجهی
  • 72. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) برای مدل‌های مالی چندوجهی
  • 73. ضرورت قابلیت توضیح در مدیریت ریسک مالی
  • 74. شفافیت در مقابل قابلیت توضیح پس از ساخت مدل
  • 75. توضیحات محلی: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
  • 76. توضیحات کلی: SHAP (SHapley Additive exPlanations) برای سهم ویژگی
  • 77. تفسیر مقادیر SHAP برای مدل‌های چندوجهی
  • 78. اهمیت ویژگی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 79. تجسم نقشه‌های توجه در معماری‌های چندوجهی
  • 80. نمودارهای وابستگی جزئی (PDP) و انتظار شرطی فردی (ICE)
  • 81. توضیحات متقابل: سناریوهای "چه می‌شد اگر؟" برای نکول
  • 82. توضیح تصمیمات مدل به ذینفعان غیرفنی
  • 83. پیامدهای اخلاقی XAI در تصمیم‌گیری مالی
  • 84. مطالبات رگولاتوری برای قابلیت توضیح مدل (به عنوان مثال، SR 11-7, GDPR)
  • 85. قابلیت توضیح برای عدالت و تشخیص سوگیری
  • 86. ارزیابی کیفیت و وفاداری توضیحات
  • 87. ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد و قابل توضیح برای امور مالی
  • 88. پیش‌بینی نکول چند کلاسه: درک "چرا اوراق قرضه متفاوت نکول می‌کنند"
  • 89. فراتر از دودویی: نیاز به پیش‌بینی نکول چند کلاسه
  • 90. تعریف و دسته‌بندی رویدادهای نکول متفاوت (با الهام از مقاله)
  • 91. بررسی تفاوت‌های ظریف بین تاخیر در پرداخت در مقابل ورشکستگی
  • 92. درک بازسازی و نقض پیمان‌ها به عنوان انواع نکول
  • 93. استراتژی‌های برچسب‌گذاری داده برای رویدادهای نکول چند کلاسه
  • 94. الگوریتم‌های طبقه‌بندی چند کلاسه: One-vs-Rest، Softmax
  • 95. معیارهای ارزیابی برای مسائل نامتوازن چند کلاسه
  • 96. یادگیری حساس به هزینه برای شدت‌های مختلف نکول
  • 97. تحلیل عوامل محرک حالت‌های خاص نکول
  • 98. شناسایی اهمیت ویژگی‌های متمایز در انواع نکول
  • 99. استفاده از قابلیت توضیح برای تفکیک علل نکول (XAI برای چند کلاسه)
  • 100. نقش اطلاعات متنی در پیش‌بینی چند کلاسه

📚 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.