سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت سیستم‌های مالی قابل اعتماد با استفاده از مدل‌های زبان و برنامه‌های منطقی

کتاب ساخت سیستم‌های مالی قابل اعتماد با استفاده از مدل‌های زبان و برنامه‌های منطقی

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 ساخت سیستم‌های مالی قابل اعتماد با استفاده از مدل‌های زبان و برنامه‌های منطقی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبان بزرگ و استدلال نمادین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای امور مالی
  • 2. مفاهیم اولیه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 3. معرفی برنامه‌نویسی منطقی
  • 4. مروری بر استدلال در هوش مصنوعی
  • 5. تاریخچه و تکامل LLMs
  • 6. معماری‌های اصلی LLMs
  • 7. آشنایی با کتابخانه‌های LLMs (مانند Transformers)
  • 8. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی منطقی با Prolog
  • 9. ساختارهای داده و عبارات در Prolog
  • 10. استدلال استنتاجی با برنامه‌نویسی منطقی
  • 11. بهره‌گیری از LLMs در حوزه مالی
  • 12. کاربردهای برنامه‌نویسی منطقی در امور مالی
  • 13. چارچوب‌های ارزیابی و اعتبارسنجی LLMs
  • 14. معرفی مقاله "Language Models and Logic Programs for Trustworthy Financial Reasoning"
  • 15. مروری بر مفاهیم کلیدی مقاله
  • 16. بررسی داده‌های مالی و منابع آن‌ها
  • 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
  • 18. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف مالی
  • 20. آموزش LLMs برای درک زبان مالی
  • 21. مدل‌سازی مفاهیم مالی با LLMs
  • 22. استفاده از LLMs برای تحلیل اخبار و داده‌های خبری
  • 23. استخراج اطلاعات از اسناد مالی با LLMs
  • 24. تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج LLMs
  • 25. آشنایی با خطاهای احتمالی LLMs و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 26. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی منطقی و امور مالی
  • 27. ترجمه زبان طبیعی به برنامه‌های منطقی
  • 28. سیستم‌های استنتاج مبتنی بر برنامه‌های منطقی
  • 29. ترکیب LLMs و برنامه‌نویسی منطقی: رویکرد هیبریدی
  • 30. طراحی یک معماری هیبریدی برای استدلال مالی
  • 31. واسطه‌های کاربری برای سیستم‌های مالی هوشمند
  • 32. استفاده از LLMs برای تولید پرسش و پاسخ (Q&A) در امور مالی
  • 33. استفاده از LLMs برای توصیه‌های سرمایه‌گذاری
  • 34. مدل‌سازی ریسک با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 35. تشخیص تقلب با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 36. خودکارسازی فرایندهای مالی با LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 37. توسعه و ارزیابی سیستم‌های استنتاجی مالی
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار سیستم‌های مبتنی بر LLMs
  • 39. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 40. اهمیت شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در امور مالی
  • 41. معرفی ابزارهای توسعه برنامه‌های منطقی
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های منطقی
  • 43. مدیریت پیچیدگی در برنامه‌های منطقی
  • 44. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی منطقی پیشرفته
  • 45. پیاده‌سازی قوانین مالی با استفاده از برنامه‌های منطقی
  • 46. توسعه سیستم‌های خبره برای امور مالی
  • 47. مدیریت دانش و پایگاه‌های دانش در امور مالی
  • 48. مدل‌سازی رویدادهای مالی با برنامه‌نویسی منطقی
  • 49. استفاده از برنامه‌های منطقی برای تصمیم‌گیری
  • 50. بررسی مطالعات موردی در حوزه مالی با LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 51. چالش‌های استفاده از LLMs در محیط‌های تولید
  • 52. اندازه‌گیری و ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های مالی
  • 53. مفاهیم اعتماد، شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 54. مقدمه‌ای بر اخلاق هوش مصنوعی در امور مالی
  • 55. شناسایی سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 56. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های زبان
  • 57. فرایندهای ممیزی و نظارت بر سیستم‌های مالی
  • 58. بررسی الزامات قانونی و مقرراتی حاکم بر هوش مصنوعی در امور مالی
  • 59. آینده هوش مصنوعی در امور مالی
  • 60. نقش LLMs در نوآوری‌های مالی
  • 61. پتانسیل LLMs در ایجاد خدمات مالی فراگیر
  • 62. تاثیر LLMs بر مشاغل در صنعت مالی
  • 63. مروری بر تحقیقات آینده در این زمینه
  • 64. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم تحلیل‌گر مالی ساده
  • 65. پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی یک ربات چت مالی
  • 66. پروژه‌های عملی: توسعه یک مدل پیش‌بینی قیمت سهام
  • 67. پروژه‌های عملی: ساخت یک سیستم شناسایی تقلب مالی
  • 68. پروژه‌های عملی: توسعه یک سیستم توصیه‌گر سرمایه‌گذاری
  • 69. کاربرد LLMs برای تحلیل ریسک اعتباری
  • 70. کاربرد LLMs برای قیمت‌گذاری دارایی‌ها
  • 71. بهبود کیفیت داده‌ها با استفاده از LLMs
  • 72. مدل‌سازی رفتارهای بازار با استفاده از LLMs
  • 73. استفاده از LLMs برای خودکارسازی گزارش‌دهی مالی
  • 74. بهره‌گیری از LLMs برای نظارت بر انطباق با مقررات
  • 75. تحلیل احساسات در بازار با LLMs
  • 76. پیش‌بینی ورشکستگی با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 77. استفاده از برنامه‌نویسی منطقی برای تحلیل سبد سهام
  • 78. معرفی تکنیک‌های پیشرفته در برنامه‌نویسی منطقی (مانند Constraint Logic Programming)
  • 79. بررسی سیستم‌های استنتاجی مبتنی بر قوانین
  • 80. ترکیب برنامه‌نویسی منطقی و یادگیری ماشینی
  • 81. استفاده از برنامه‌نویسی منطقی برای مدل‌سازی رفتارهای معامله‌گران
  • 82. طراحی سیستم‌های خودکار برای معاملات الگوریتمی
  • 83. کاربرد LLMs برای شناسایی فرصت‌های آربیتراژ
  • 84. ایجاد یک موتور تصمیم‌گیری مالی هوشمند
  • 85. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 86. بررسی روش‌های کاهش مصرف منابع در مدل‌های زبان
  • 87. بهبود عملکرد سیستم‌های هیبریدی
  • 88. نقش سخت‌افزار در اجرای مدل‌های زبان بزرگ
  • 89. کاربرد محاسبات کوانتومی در امور مالی
  • 90. آینده‌ی تعامل انسان و هوش مصنوعی در امور مالی
  • 91. بررسی نقش داده‌های بزرگ در توسعه مدل‌های زبان
  • 92. مدیریت کلان داده در سیستم‌های مالی
  • 93. مدل‌سازی عدم قطعیت در امور مالی با استفاده از LLMs و برنامه‌نویسی منطقی
  • 94. اصلاح خطاهای LLMs با برنامه‌های منطقی
  • 95. ارتباط LLMs با اقتصاد رفتاری
  • 96. بررسی تاثیر LLMs بر بازارهای مالی
  • 97. آینده‌ی پژوهش در زمینه LLMs و برنامه‌نویسی منطقی برای امور مالی
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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.