سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی برای شناسایی اخبار تأثیرگذار بر قیمت‌ها

کتاب تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی برای شناسایی اخبار تأثیرگذار بر قیمت‌ها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی برای شناسایی اخبار تأثیرگذار بر قیمت‌ها

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: استراتژی‌های مبتنی بر اخبار و رسانه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: اهمیت اخبار در بازارهای مالی
  • 2. فصل ۱: مروری بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. فصل ۲: مبانی مدل‌سازی زبان
  • 4. فصل ۳: نمایش واژگان و اسناد (Word Embeddings)
  • 5. فصل ۴: مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر (Transformers)
  • 6. فصل ۵: معماری‌های ترانسفورمر کلیدی (BERT, GPT, RoBERTa)
  • 7. فصل ۶: پیش‌پردازش متن برای تحلیل اخبار
  • 8. فصل ۷: شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) در اخبار
  • 9. فصل ۸: تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متون خبری
  • 10. فصل ۹: تشخیص موضوع (Topic Modeling) در اخبار مالی
  • 11. فصل ۱۰: استخراج روابط (Relation Extraction) از اخبار
  • 12. فصل ۱۱: خلاصه‌سازی متن اخبار
  • 13. فصل ۱۲: مدل‌سازی رویداد (Event Modeling) در اخبار
  • 14. فصل ۱۳: درک عمیق معنایی (Deep Semantic Understanding)
  • 15. فصل ۱۴: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای NLP
  • 16. فصل ۱۵: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM/GRU
  • 17. فصل ۱۶: مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 18. فصل ۱۷: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در NLP
  • 19. فصل ۱۸: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده (Fine-tuning)
  • 20. فصل ۱۹: داده‌های خبری و مجموعه داده‌های مالی
  • 21. فصل ۲۰: جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های خبری
  • 22. فصل ۲۱: ویژگی‌های استخراج شده از اخبار (Feature Engineering)
  • 23. فصل ۲۲: مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای طبقه‌بندی اخبار
  • 24. فصل ۲۳: مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی اخبار
  • 25. فصل ۲۴: تشخیص اخبار مثبت، منفی و خنثی
  • 26. فصل ۲۵: تشخیص اخبار پرحجم (High-Volume News)
  • 27. فصل ۲۶: تشخیص اخبار ناگهانی (Surprise News)
  • 28. فصل ۲۷: تشخیص اخبار با تأثیر بلندمدت
  • 29. فصل ۲۸: تشخیص اخبار با تأثیر کوتاه‌مدت
  • 30. فصل ۲۹: معیارهای ارزیابی مدل‌های NLP
  • 31. فصل ۳۰: متریک‌های دقت، صحت و فراخوان (Precision, Recall, F1-Score)
  • 32. فصل ۳۱: منحنی ROC و AUC
  • 33. فصل ۳۲: تجزیه و تحلیل خطا (Error Analysis)
  • 34. فصل ۳۳: ارتباط با داده‌های سری زمانی مالی
  • 35. فصل ۳۴: همبستگی بین اخبار و نوسانات قیمت
  • 36. فصل ۳۵: تأخیر زمانی در تأثیر اخبار
  • 37. فصل ۳۶: مدل‌سازی علیت (Causality Modeling)
  • 38. فصل ۳۷: تحلیل شبکه‌ای (Network Analysis) اخبار
  • 39. فصل ۳۸: گراف دانش (Knowledge Graphs) در تحلیل اخبار
  • 40. فصل ۳۹: استخراج اطلاعات از جداول و نمودارها در اخبار
  • 41. فصل ۴۰: پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های مختلف
  • 42. فصل ۴۱: چالش‌های زبان فارسی در NLP
  • 43. فصل ۴۲: ابزارها و کتابخانه‌های NLP (NLTK, SpaCy, Hugging Face)
  • 44. فصل ۴۳: استقرار مدل‌های NLP در سیستم‌های واقعی
  • 45. فصل ۴۴: معماری‌های سیستم برای تحلیل اخبار در لحظه
  • 46. فصل ۴۵: پیش‌بینی قیمت بر اساس تحلیل اخبار
  • 47. فصل ۴۶: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای معامله‌گری
  • 48. فصل ۴۷: مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 49. فصل ۴۸: اخلاقیات در استفاده از NLP در بازارهای مالی
  • 50. فصل ۴۹: سوگیری (Bias) در داده‌های خبری و مدل‌ها
  • 51. فصل ۵۰: مسائل امنیتی در تحلیل اخبار
  • 52. فصل ۵۱: تحلیل اخبار شبکه‌های اجتماعی
  • 53. فصل ۵۲: تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
  • 54. فصل ۵۳: تحلیل تأثیر اخبار بر رفتار سرمایه‌گذار
  • 55. فصل ۵۴: تأثیر اخبار سیاسی بر بازارهای مالی
  • 56. فصل ۵۵: تأثیر اخبار اقتصادی بر بازارهای مالی
  • 57. فصل ۵۶: تأثیر اخبار شرکت‌ها بر قیمت سهام
  • 58. فصل ۵۷: تحلیل تأثیر اخبار مربوط به ارزهای دیجیتال
  • 59. فصل ۵۸: اخبار و تأثیر بر بازار اوراق قرضه
  • 60. فصل ۵۹: اخبار و تأثیر بر بازار کالاها
  • 61. فصل ۶۰: اخبار و تأثیر بر بازار فارکس
  • 62. فصل ۶۱: مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای تحلیل اخبار
  • 63. فصل ۶۲: استفاده از پردازش تصویر در تحلیل اخبار (Text-Image Fusion)
  • 64. فصل ۶۳: پردازش گفتار در تحلیل اخبار (Speech-to-Text)
  • 65. فصل ۶۴: مدل‌سازی پویای اخبار (Dynamic News Modeling)
  • 66. فصل ۶۵: تحلیل تأثیر اخبار بر انتظارات بازار
  • 67. فصل ۶۶: شاخص‌های خبری (News Indicators)
  • 68. فصل ۶۷: جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود مدل
  • 69. فصل ۶۸: مقایسه رویکردهای مختلف NLP
  • 70. فصل ۶۹: چالش‌های مربوط به داده‌های کم‌منبع (Low-Resource Data)
  • 71. فصل ۷۰: تولید متن خبری (News Generation)
  • 72. فصل ۷۱: استفاده از تکنیک‌های Few-Shot Learning
  • 73. فصل ۷۲: One-Shot و Zero-Shot Learning در NLP
  • 74. فصل ۷۳: مدل‌های مبتنی بر گرافی (Graph-based Models) برای اخبار
  • 75. فصل ۷۴: تجزیه و تحلیل احساسات سلسله مراتبی (Hierarchical Sentiment Analysis)
  • 76. فصل ۷۵: استخراج اطلاعات رویداد-محور (Event-driven Information Extraction)
  • 77. فصل ۷۶: مدل‌سازی مقایسه‌ای اخبار (Comparative News Analysis)
  • 78. فصل ۷۷: درک مفاهیم انتزاعی در اخبار
  • 79. فصل ۷۸: تحلیل تأثیر اخبار بر حجم معاملات
  • 80. فصل ۷۹: تشخیص اخبار تأثیرگذار بر نقدینگی بازار
  • 81. فصل ۸۰: بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای عملکرد
  • 82. فصل ۸۱: مدل‌سازی خوشه‌بندی اخبار (News Clustering)
  • 83. فصل ۸۲: تجزیه و تحلیل روند (Trend Analysis) در اخبار
  • 84. فصل ۸۳: پیش‌بینی روند اخبار
  • 85. فصل ۸۴: ارتباط بین اخبار و شاخص‌های کلان اقتصادی
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل تأثیر اخبار بر ریسک سیستماتیک
  • 87. فصل ۸۶: مدل‌سازی تأثیر اخبار بر ریسک غیرسیستماتیک
  • 88. فصل ۸۷: تأثیر اخبار بر سهام شرکت‌های کوچک و بزرگ
  • 89. فصل ۸۸: تحلیل تأثیر اخبار بر اوراق بهادار مشتقه
  • 90. فصل ۸۹: جمع‌آوری و تحلیل اخبار در زمان واقعی
  • 91. فصل ۹۰: چالش‌های پردازش زبان طبیعی بلادرنگ
  • 92. فصل ۹۱: مدل‌سازی پیش‌گویانه (Predictive Modeling) با اخبار
  • 93. فصل ۹۲: استفاده از تکنیک‌های خودکارسازی یادگیری (AutoML)
  • 94. فصل ۹۳: ارتباط بین تحلیل احساسات و نوسانات قیمت
  • 95. فصل ۹۴: تشخیص اخبار با پتانسیل ایجاد حباب
  • 96. فصل ۹۵: مدل‌سازی تأثیر اخبار بر تصمیمات خرید و فروش
  • 97. فصل ۹۶: تأثیر اخبار بر استراتژی‌های آربیتراژ
  • 98. فصل ۹۷: اخلاقیات در پیش‌بینی بازار با اخبار
  • 99. فصل ۹۸: آینده پردازش زبان طبیعی در امور مالی
  • 100. فصل ۹۹: تحقیقات پیش رو در تحلیل اخبار مالی

📚 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.