, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

🎓 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. مبانی ریاضیات مالی در یادگیری عمیق
  • 2. اصول آماری در تحلیل داده‌های مالی
  • 3. مفاهیم پایه جبر خطی برای مدل‌های مالی
  • 4. کاربرد ماتریس‌ها در نمایش داده‌های مالی
  • 5. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال در بهینه‌سازی مالی
  • 6. توابع و مشتقات در مدل‌سازی مالی
  • 7. انتگرال‌ها و کاربرد آن‌ها در ارزش‌گذاری
  • 8. آشنایی با مفاهیم احتمالات در بازارهای مالی
  • 9. احتمال شرطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 10. قضیه بیز و کاربرد آن در به‌روزرسانی باورها
  • 11. فرآیندهای تصادفی و مدل‌سازی نوسانات
  • 12. فرآیندهای وینر و کاربرد آن در قیمت‌گذاری
  • 13. حرکت براونی هندسی و مدل‌سازی قیمت دارایی
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های مالی
  • 15. یادگیری نظارت شده و کاربرد آن در پیش‌بینی
  • 16. رگرسیون خطی در تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 17. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی ریسک
  • 18. یادگیری بدون نظارت و کشف الگو
  • 19. خوشه‌بندی داده‌های مالی
  • 20. کاهش ابعاد و تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در مالی
  • 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی و ساختار آن‌ها
  • 23. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 24. پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های مالی
  • 26. کاربرد CNN در تحلیل نمودارهای قیمتی
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 28. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 29. کاربرد LSTM در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 30. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 31. مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی مالی
  • 32. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل اخبار مالی
  • 33. یادگیری تقویتی (RL) در معاملات الگوریتمی
  • 34. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری مالی
  • 35. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری Q و کاربرد آن در استراتژی‌های معاملاتی
  • 37. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 38. کاربرد DRL در مدیریت پرتفوی
  • 39. بهینه‌سازی پرتفوی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 40. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری عمیق
  • 41. پیش‌بینی نکول وام با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 42. شناسایی تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 43. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 44. مدل‌سازی قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 45. مدل بلک-شولز و پیاده‌سازی آن
  • 46. استفاده از یادگیری عمیق برای بهبود مدل بلک-شولز
  • 47. مدل‌سازی ارزش در معرض ریسک (VaR)
  • 48. محاسبه VaR با استفاده از روش‌های مونت کارلو
  • 49. یادگیری عمیق برای تخمین VaR
  • 50. مدیریت ریسک نقدینگی با یادگیری عمیق
  • 51. پیش‌بینی جریان نقدی با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 52. تحلیل احساسات بازار از طریق اخبار و شبکه‌های اجتماعی
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار مالی
  • 54. استخراج اطلاعات کلیدی از متون مالی
  • 55. مدل‌سازی سبد سهام با رویکردهای یادگیری عمیق
  • 56. بهینه‌سازی تخصیص دارایی با یادگیری عمیق
  • 57. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از مدل‌های ترکیبی
  • 58. ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 59. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در داده‌های مالی
  • 60. تولید داده‌های مالی مصنوعی با GAN
  • 61. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق در مالی
  • 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 63. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 64. معیارهای ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در مالی
  • 66. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 67. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی مالی
  • 68. مقررات و چارچوب‌های قانونی در هوش مصنوعی مالی
  • 69. استانداردهای بانک مرکزی در استفاده از فن‌آوری‌های نوین
  • 70. قوانین مربوط به داده‌های بانکی و مالی
  • 71. امنیت داده‌ها در سیستم‌های مالی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 72. حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی مالی
  • 73. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی برای مالی
  • 74. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای داده‌های مرتبط
  • 75. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های مالی
  • 76. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در حوزه مالی
  • 77. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌ها برای وظایف خاص مالی
  • 79. یادگیری فدرال (Federated Learning) در محیط‌های مالی
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری فدرال
  • 81. کاربرد بلاک‌چین در پردازش داده‌های مالی
  • 82. قراردادهای هوشمند و کاربرد آن‌ها
  • 83. امنیت و شفافیت تراکنش‌ها در بلاک‌چین
  • 84. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های کلان (Big Data) در مالی
  • 85. چالش‌های پردازش داده‌های حجیم مالی
  • 86. ابزارهای پردازش داده‌های کلان (مانند Spark)
  • 87. مدل‌سازی سری‌های زمانی چند متغیره
  • 88. تحلیل همبستگی و علیت در داده‌های مالی
  • 89. مدل‌سازی ریسک سیستماتیک و غیرسیستماتیک
  • 90. پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با یادگیری عمیق
  • 91. کاربرد یادگیری عمیق در بازار اوراق قرضه
  • 92. تحلیل و پیش‌بینی نرخ بهره
  • 93. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
  • 94. آزمون گذشته‌نگر (Backtesting) استراتژی‌های معاملاتی
  • 95. مدل‌سازی بازده دارایی با توزیع‌های غیرنرمال
  • 96. کاربرد توابع کوپلینگ در مدل‌سازی وابستگی
  • 97. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی در مالی (اشاره‌ای کوتاه و کلی)
  • 98. چالش‌ها و فرصت‌های آینده هوش مصنوعی در مالی
  • 99. مسیر شغلی متخصصان هوش مصنوعی مالی
  • 100. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش در حوزه 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش داده‌های مالی در یادگیری عمیق”

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

پیمایش به بالا