کتاب یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU
, ,

کتاب یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000034993 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی قیمت

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. توابع فعال‌سازی و اهمیت آن‌ها
  • 4. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 5. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 6. بهینه‌سازها: Adam، RMSprop و SGD
  • 7. تنظیم نرخ یادگیری و مشکلات آن
  • 8. تنظیم‌کننده (Regularization): L1 و L2
  • 9. ترک ناگهانی (Dropout) و اثر آن
  • 10. معماری‌های شبکه‌های عصبی پرکاربرد
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و تحلیل آن‌ها
  • 14. ویژگی‌های سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، نویز
  • 15. پیش‌بینی سری‌های زمانی: روش‌های سنتی
  • 16. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی
  • 17. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 18. مقدمه‌ای بر حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 19. ساختار سلول LSTM: گیت‌ها و حالت‌ها
  • 20. کارکرد گیت فراموشی در LSTM
  • 21. کارکرد گیت ورودی در LSTM
  • 22. کارکرد گیت خروجی در LSTM
  • 23. پیاده‌سازی LSTM با TensorFlow/Keras
  • 24. توضیح معماری GRU (Gated Recurrent Unit)
  • 25. مقایسه LSTM و GRU
  • 26. مزایای GRU نسبت به LSTM
  • 27. کاربرد GRU در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 28. پیاده‌سازی GRU با TensorFlow/Keras
  • 29. مراحل آماده‌سازی داده برای مدل‌های سری زمانی
  • 30. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 31. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 32. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 33. ایجاد داده‌های ورودی و خروجی (پنجره‌های زمانی)
  • 34. انتخاب طول پنجره زمانی مناسب
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 36. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 37. میانگین مربعات خطا (MSE) و ریشه آن (RMSE)
  • 38. میانگین خطای مطلق درصد (MAPE)
  • 39. انتخاب معیار ارزیابی مناسب
  • 40. ساخت مدل LSTM برای پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 41. تنظیم ابرپارامترهای مدل LSTM
  • 42. آموزش مدل LSTM و پایش عملکرد
  • 43. ارزیابی مدل LSTM بر روی داده‌های آزمون
  • 44. تفسیر نتایج مدل LSTM
  • 45. ساخت مدل GRU برای پیش‌بینی نوسانات بازار
  • 46. تنظیم ابرپارامترهای مدل GRU
  • 47. آموزش مدل GRU و پایش عملکرد
  • 48. ارزیابی مدل GRU بر روی داده‌های آزمون
  • 49. تفسیر نتایج مدل GRU
  • 50. مقایسه عملکرد مدل‌های LSTM و GRU
  • 51. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 52. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در بازارهای مالی
  • 53. مقدمه‌ای بر بازار سرمایه و انواع آن
  • 54. عوامل مؤثر بر نوسانات بازار
  • 55. تحلیل تکنیکال و ابزارهای آن
  • 56. محدودیت‌های تحلیل تکنیکال
  • 57. تحلیل فاندامنتال و عوامل آن
  • 58. محدودیت‌های تحلیل فاندامنتال
  • 59. نقش داده‌های سری زمانی در تصمیم‌گیری‌های مالی
  • 60. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
  • 61. مدیریت پورتفولیو با استفاده از پیش‌بینی
  • 62. ملاحظات شرعی در معاملات بازار سرمایه
  • 63. قوانین و مقررات ناظر بر بازارهای مالی ایران
  • 64. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی مرتبط
  • 65. مقررات بانک مرکزی در خصوص سرمایه‌گذاری
  • 66. ملاحظات اخلاقی در معاملات
  • 67. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در بازارهای مالی
  • 68. تجسم داده‌های سری زمانی
  • 69. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 70. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در معاملات الگوریتمی
  • 73. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 74. ملاحظات امنیتی در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 75. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 76. جلوگیری از دستکاری مدل‌ها
  • 77. معرفی روش‌های پیشرفته‌تر مدل‌سازی سری زمانی
  • 78. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای بازارهای مالی
  • 79. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) برای سری‌های زمانی
  • 80. روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 81. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
  • 82. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 83. پیش‌بینی روند کلی بازار
  • 84. شناسایی نقاط ورود و خروج بهینه
  • 85. ملاحظات حقوقی در استفاده از سیستم‌های معاملاتی خودکار
  • 86. قوانین ناظر بر معاملات الگوریتمی
  • 87. مسئولیت‌پذیری در معاملات خودکار
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 89. نیاز به منابع محاسباتی قوی
  • 90. اهمیت به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
  • 91. آیندهٔ یادگیری عمیق در تحلیل بازارهای مالی
  • 92. توسعهٔ مدل‌های خودکار و هوشمند
  • 93. ادغام با سایر فناوری‌ها
  • 94. پیش‌بینی رفتار عوامل کلان اقتصادی
  • 95. ملاحظات مربوط به تحریم‌ها و شرایط اقتصادی جهانی
  • 96. تأثیر رویدادهای خبری بر نوسانات بازار
  • 97. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت بحران‌های مالی
  • 98. ارزیابی سناریوهای مختلف اقتصادی
  • 99. مدیریت ریسک در شرایط عدم قطعیت بالا
  • 100. مقدمه‌ای بر یادگیری خود نظارت (Self-supervised Learning)

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری عمیق برای پیش‌بینی نوسانات بازار: مدلسازی LSTM و GRU”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا