سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌سازی جریان نقدینگی: دسته‌بندی هوشمند تراکنش‌ها با داده‌های مصنوعی

کتاب مدل‌سازی جریان نقدینگی: دسته‌بندی هوشمند تراکنش‌ها با داده‌های مصنوعی

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 مدل‌سازی جریان نقدینگی: دسته‌بندی هوشمند تراکنش‌ها با داده‌های مصنوعی

موضوع کلی: کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی (فین‌تک)

موضوع میانی: وام‌دهی هوشمند به کسب‌وکارها با تحلیل داده‌های بانکی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی فین‌تک و تحول دیجیتال در بانکداری
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در امور مالی
  • 3. آشنایی با وام‌دهی هوشمند به کسب‌وکارهای کوچک و متوسط (SME)
  • 4. نقش داده‌های بانکی در ارزیابی ریسک وام‌دهی
  • 5. مروری بر مقاله "Categorising SME Bank Transactions..." و اهداف آن
  • 6. معرفی جریان نقدینگی و اهمیت آن در سلامت مالی کسب‌وکارها
  • 7. مفاهیم کلیدی دسته‌بندی تراکنش‌ها
  • 8. چالش‌های دسته‌بندی تراکنش‌های بانکی SME
  • 9. اهمیت دسته‌بندی دقیق تراکنش‌ها برای وام‌دهی هوشمند
  • 10. انواع تراکنش‌های بانکی SME و ویژگی‌های آن‌ها
  • 11. داده‌های بانکی مورد نیاز برای مدل‌سازی جریان نقدینگی
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های تراکنش بانکی
  • 14. ساخت ویژگی‌های مبتنی بر زمان (Time-Based Features)
  • 15. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر مبلغ تراکنش (Transaction Amount Features)
  • 16. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی (Combined Features)
  • 17. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی تراکنش‌ها
  • 18. الگوریتم‌های نظارت شده (Supervised Learning)
  • 19. الگوریتم‌های غیرنظارتی (Unsupervised Learning)
  • 20. انتخاب الگوریتم مناسب با توجه به ویژگی‌های داده‌ها
  • 21. پیاده‌سازی الگوریتم‌های دسته‌بندی در Python با استفاده از Scikit-learn
  • 22. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 24. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های آموزش
  • 25. اعتبارسنجی مدل‌ها با استفاده از داده‌های اعتبارسنجی
  • 26. تنظیم پارامترهای مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای مناسب
  • 28. معیارهای دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، و دقت (Precision)
  • 29. معیار F1-score و اهمیت آن در ارزیابی مدل‌ها
  • 30. منحنی ROC و AUC برای ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
  • 31. آشنایی با داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و مزایای آن
  • 32. تولید داده‌های مصنوعی برای تراکنش‌های بانکی SME
  • 33. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی: SMOTE, GANs
  • 34. استفاده از داده‌های مصنوعی برای غلبه بر کمبود داده
  • 35. توازن‌سازی داده‌ها با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 36. آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌های ترکیبی (واقعی + مصنوعی)
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌ها بر روی داده‌های واقعی پس از آموزش با داده‌های مصنوعی
  • 38. مقایسه عملکرد مدل‌ها با و بدون استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 39. اهمیت داده‌های مصنوعی در بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 40. پیاده‌سازی روش‌های تولید داده‌های مصنوعی در Python
  • 41. استفاده از کتابخانه‌های Python برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 42. معرفی مدل‌های زایا (Generative Models)
  • 43. آشنایی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و کاربردهای آن
  • 44. پیاده‌سازی GANs برای تولید داده‌های تراکنش بانکی
  • 45. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی تولید شده توسط GANs
  • 46. استفاده از داده‌های مصنوعی تولید شده توسط GANs در آموزش مدل‌ها
  • 47. مدل‌سازی جریان نقدینگی بر اساس دسته‌بندی تراکنش‌ها
  • 48. تحلیل جریان نقدینگی با استفاده از داده‌های دسته‌بندی شده
  • 49. محاسبه شاخص‌های جریان نقدینگی (Cash Flow Metrics)
  • 50. پیش‌بینی جریان نقدینگی با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 51. مدل‌های ARIMA و LSTM برای پیش‌بینی جریان نقدینگی
  • 52. ارزیابی ریسک اعتباری با استفاده از مدل‌سازی جریان نقدینگی
  • 53. محاسبه امتیاز اعتباری (Credit Scoring) بر اساس جریان نقدینگی
  • 54. ادغام دسته‌بندی تراکنش‌ها و مدل‌سازی جریان نقدینگی در یک سیستم
  • 55. معماری یک سیستم جامع برای وام‌دهی هوشمند
  • 56. ملاحظات امنیتی در جمع‌آوری و پردازش داده‌های بانکی
  • 57. رعایت حریم خصوصی داده‌ها و قوانین GDPR
  • 58. معرفی روش‌های رمزنگاری داده‌ها
  • 59. پیاده‌سازی یک API برای دسترسی به داده‌های دسته‌بندی شده
  • 60. ارائه یک رابط کاربری (UI) برای نمایش نتایج مدل‌سازی
  • 61. ارائه گزارش‌های جریان نقدینگی به کسب‌وکارها
  • 62. تصمیم‌گیری در مورد وام‌دهی با استفاده از اطلاعات جریان نقدینگی
  • 63. خودکارسازی فرآیند وام‌دهی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 64. بهبود دقت مدل‌ها با استفاده از بازخورد کاربران
  • 65. یادگیری فعال (Active Learning) در دسته‌بندی تراکنش‌ها
  • 66. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) برای شفافیت مدل‌ها
  • 67. تفسیر نتایج مدل‌ها و ارائه توضیحات به وام‌گیرندگان
  • 68. مقابله با بایاس (Bias) در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. ارزیابی عادلانه عملکرد مدل‌ها برای گروه‌های مختلف
  • 70. پایش عملکرد مدل‌ها در طول زمان (Model Monitoring)
  • 71. تشخیص تغییرات در الگوهای تراکنش‌ها
  • 72. به‌روزرسانی مدل‌ها با استفاده از داده‌های جدید
  • 73. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای وام‌دهی
  • 74. بهینه‌سازی استراتژی‌های وام‌دهی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 75. آینده وام‌دهی هوشمند و نقش هوش مصنوعی
  • 76. روندها و چالش‌های پیش روی فین‌تک
  • 77. تاثیر هوش مصنوعی بر صنعت بانکداری
  • 78. مطالعات موردی موفقیت‌آمیز در استفاده از هوش مصنوعی در وام‌دهی
  • 79. ابزارهای متن‌باز برای فین‌تک و وام‌دهی هوشمند
  • 80. استانداردهای گزارشگری جریان نقدینگی
  • 81. چالش‌های قانونی و مقرراتی در استفاده از هوش مصنوعی در وام‌دهی
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در وام‌دهی
  • 83. راهکارهای کاهش ریسک در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 84. مدیریت ریسک مدل (Model Risk Management)
  • 85. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در زمینه فین‌تک و هوش مصنوعی
  • 86. فرصت‌های شغلی در حوزه فین‌تک و هوش مصنوعی
  • 87. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر در زمینه وام‌دهی هوشمند
  • 88. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره
  • 89. مسائل پیشرفته در مدل‌سازی جریان نقدینگی
  • 90. پیاده‌سازی Pipeline کامل یادگیری ماشین برای دسته‌بندی تراکنش
  • 91. استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud Services) برای استقرار مدل‌ها
  • 92. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 93. امنیت سایبری در سیستم‌های وام‌دهی هوشمند
  • 94. مقابله با تقلب در وام‌دهی با استفاده از هوش مصنوعی
  • 95. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای ارزیابی ریسک اعتباری
  • 96. استفاده از داده‌های غیرساخت‌یافته (Unstructured Data) در ارزیابی ریسک
  • 97. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) در دسته‌بندی تراکنش‌ها
  • 98. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل توضیحات تراکنش‌ها
  • 99. مدل‌سازی ریسک اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 100. استفاده از بلاکچین (Blockchain) در وام‌دهی هوشمند

📚 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.