آموزش مدل سازی مالی با گواهی هوش مصنوعی مولد

دانلود Financial Modeling with Generative AI Certification

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یک بنیاد قوی در مدل‌سازی مالی با هوش مصنوعی مولد برای تصمیم‌گیری و تحلیل پیشرفته مبانی مدل‌سازی مالی و کاربردهای آن در امور مالی با هوش مصنوعی بسازید. اصول اصلی هوش مصنوعی مولد و نقش آن در استراتژی مالی ادغام AI مولد در مدل های مالی سنتی به طور موثر. بررسی ابزارها و پلتفرم های کلیدی هوش مصنوعی مورد استفاده در مدل سازی مالی. راه اندازی و مدیریت یک چارچوب هوش مصنوعی مولد برای امور مالی. درک کیفیت داده ها و الزامات آماده سازی برای مدل های هوش مصنوعی. ساخت و بهینه سازی خطوط لوله داده سازگار با سیستم های هوش مصنوعی. استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی دقیق سری‌های زمانی. بکارگیری هوش مصنوعی در برنامه ریزی سناریو و ارزیابی نتایج بالقوه. مبانی ارزیابی ریسک و تکنیک های امتیازدهی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی. افزایش ارزش گذاری دارایی ها با مدل های ارزش گذاری پویا مبتنی بر هوش مصنوعی. کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل صورت های مالی و نسبت. استراتژی های مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی برای تنوع و ریسک یکپارچه سازی داده های مالی در زمان واقعی و مدل های معاملاتی با فرکانس بالا. تولید خودکار گزارش مالی با هوش مصنوعی مولد. ملاحظات اخلاقی و استانداردهای انطباق برای هوش مصنوعی در امور مالی. پیش نیازها: بدون پیش نیاز.

این دوره کاوش عمیقی در زمینه به سرعت در حال تحول مدل‌سازی مالی ارائه می‌دهد، به ویژه با تمرکز بر ادغام هوش مصنوعی مولد برای بهبود مدل‌های سنتی و فرآیندهای تصمیم‌گیری. دانش‌آموزان با مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و نقش تحول‌آفرین هوش مصنوعی مولد در این چارچوب شروع می‌کنند. برنامه درسی با دقت طراحی شده است تا ضمن کاوش در کاربردهای گسترده تر، محدودیت ها و ملاحظات اخلاقی که با چنین فناوری های پیشرفته ای همراه است، درک اساسی از مدل سازی مالی و مبانی هوش مصنوعی را به دانش آموزان ارائه دهد. در حالی که این دوره به شدت در تئوری ریشه دارد، این پایه نظری به عنوان سکوی پرشی برای توسعه درک پیچیده ای از پیچیدگی ها و تفاوت های ظریف نوآوری مالی مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می کند.

همانطور که دانش‌آموزان پیشرفت می‌کنند، ساختار و الزامات اجرای یک چارچوب هوش مصنوعی مولد را بررسی می‌کنند. تاکید قابل توجهی بر درک اهمیت داده ها در این زمینه، بررسی کیفیت داده ها، سازگاری، و فرآیندهای اتوماسیون ضروری برای یکپارچه سازی موثر هوش مصنوعی است. از طریق بررسی کامل خطوط لوله داده و نیاز حیاتی به ورودی با کیفیت بالا، دانش‌آموزان درک دقیقی از اینکه چگونه کیفیت داده به طور مستقیم بر اثربخشی هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی تأثیر می‌گذارد، به دست خواهند آورد. در پایان این بخش، دانش‌آموزان می‌توانند خطوط لوله داده‌ای را که برای سازگاری با هوش مصنوعی ساختاریافته و بهینه‌سازی شده‌اند، ارزیابی و پیاده‌سازی کنند و پایه‌ای محکم برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیشرفته در امور مالی ایجاد کنند.

برنامه درسی همچنین به این موضوع می‌پردازد که چگونه هوش مصنوعی مولد به پیش‌بینی و مدل‌سازی پیش‌بینی در زمینه‌های مالی کمک می‌کند. این بخش به بررسی تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، از جمله پیش‌بینی سری‌های زمانی و برنامه‌ریزی سناریو می‌پردازد. از طریق مطالعه تولید سناریو و ارزیابی دقت، دانش‌آموزان بینشی در مورد اینکه چگونه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را می‌توان با هوش مصنوعی بهینه کرد، به دست می‌آورد و در نتیجه آینده‌نگری پیشرفته‌تری در پیش‌بینی‌های مالی ارائه می‌دهد. این بخش مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، بررسی عمیقی در تکنیک‌های آماری و احتمالاتی همراه با هوش مصنوعی ارائه می‌کند و به دانش‌آموزان اجازه می‌دهد تا قوی بودن پیش‌بینی‌های خود را درک و ارزیابی کنند. این بینش‌ها، مبتنی بر تئوری، دانش‌آموزان را تشویق می‌کنند تا درباره کاربرد هوش مصنوعی در سناریوهای مختلف پیش‌بینی فکر کنند و شرایطی را که تحت آن چنین مدل‌هایی حداکثر دقت را ارائه می‌دهند، درک کنند.

یکی از تأثیرگذارترین بخش‌های دوره به ارزیابی ریسک اختصاص دارد، جایی که دانشجویان نقش هوش مصنوعی مولد را در شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مالی مختلف بررسی می‌کنند. آنها یاد خواهند گرفت که سناریوهای ریسک را با استفاده از هوش مصنوعی ارزیابی کنند و چارچوب های مختلف ارزیابی ریسک را بررسی کنند. مبانی نظری این کاوش را هدایت می کند و جنبه هایی مانند امتیازدهی ریسک، شبیه سازی سناریو و بازدهی تعدیل شده بر اساس ریسک را پوشش می دهد. این موضوعات دانش‌آموزان را تشویق می‌کنند تا در مورد اصول سنتی ارزیابی ریسک مالی فکر کنند و در نظر بگیرند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند این مدل‌های قدیمی را تقویت، پشتیبانی و گاهی به چالش بکشد. دانش‌آموزان مهارت‌های نظری مورد نیاز را نه تنها برای اجرای این ارزیابی‌های ریسک، بلکه برای ارزیابی قابلیت اطمینان و پیامدهای اخلاقی تحلیل‌های ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی به دست خواهند آورد.

یک مؤلفه کلیدی این دوره، درک این موضوع است که چگونه هوش مصنوعی می تواند از تجزیه و تحلیل های پیش بینی پیشرفته در امور مالی پشتیبانی کند. دانش‌آموزان تکنیک‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد، تفاوت‌های آن‌ها و نحوه مشارکت هرکدام در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را بررسی خواهند کرد. این دوره همچنین تنظیم هایپرپارامتر، فرآیندی حیاتی برای اصلاح مدل های پیش بینی، و تکنیک های مختلف برای بهبود دقت در پیش بینی های مالی را پوشش می دهد. این بخش از نظر تئوری سنگین است و دانش‌آموزان را برای درک عمیق پیچیدگی‌های فنی این مدل‌ها آماده می‌کند، که سپس می‌تواند در سناریوهای پیش‌بینی در دنیای واقعی اعمال شود، و نشان می‌دهد که چگونه پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در یک چشم‌انداز مالی در حال نوسان دقیق‌تر و انعطاف‌پذیرتر شوند./p>

علاوه بر این، این دوره ملاحظات قانونی و اخلاقی ذاتی استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی را بررسی می کند. از آنجایی که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای بر فرآیندهای تصمیم گیری و جهت گیری های استراتژیک در امور مالی تأثیر می گذارد، چارچوب های نظارتی و پیامدهای اخلاقی باید به دقت در نظر گرفته شوند. این بخش زمینه نظری محکمی را در درک چشم انداز مقررات مالی، نگرانی های حفظ حریم خصوصی و چالش های اخلاقی ویژه هوش مصنوعی به دانش آموزان ارائه می دهد. دانش‌آموزان در مورد انطباق، کاهش خطر و مسائل امنیتی که هنگام استقرار هوش مصنوعی در زمینه‌های مالی به وجود می‌آیند، بحث خواهند کرد. هدف این است که دانش‌آموزان را با درک قوی از نحوه هدایت و مدیریت ریسک‌های اخلاقی و مقرراتی تجهیز کنیم و ذهنیتی را تقویت کنیم که نوآوری را با مسئولیت‌پذیری و صداقت متعادل می‌کند.

بخش‌های پایانی دوره، بسیاری از مفاهیمی را که قبلاً پوشش داده شده‌اند، از جمله یکپارچه‌سازی داده‌های بلادرنگ، اتوماسیون، و فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی را گرد هم می‌آورد. دانش‌آموزان یاد خواهند گرفت که چگونه توصیه‌های هوش مصنوعی را در تصمیم‌گیری‌های مالی ادغام کنند، مدل‌های تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در سطح هیئت مدیره را درک کنند، و روندهای آینده در هوش مصنوعی مالی، از جمله امور مالی پایدار و فناوری‌های نوظهور را کشف کنند. این موضوعات پایانی دانش انباشته شده دانش آموزان را ترکیب می کند و آنها را قادر می سازد تا نقش چندوجهی هوش مصنوعی در آینده مدل سازی مالی ایفا کند. هدف این دوره در نهایت ایجاد یک پایه نظری جامع است و دانشجویان را برای چالش‌ها و فرصت‌هایی که هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی ارائه می‌دهد، آماده می‌کند.


سرفصل ها و درس ها

منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

  • منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

مقدمه ای بر مدل سازی مالی با هوش مصنوعی مولد Introduction to Financial Modeling with Generative AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مبانی مدلسازی مالی Basics of Financial Modeling

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی TechNova: ایجاد تعادل بین نوآوری با استراتژی Case Study: TechNova's AI Integration: Balancing Innovation with Strategy

  • مروری بر هوش مصنوعی مولد Overview of Generative AI

  • مطالعه موردی: تبدیل مدل‌سازی مالی Case Study: Transforming Financial Modeling

  • ادغام هوش مصنوعی در مدل های مالی Integrating AI in Financial Models

  • مطالعه موردی: انقلابی در ارزیابی ریسک اعتباری Case Study: Revolutionizing Credit Risk Assessment

  • تصمیم گیری با هوش مصنوعی AI-Enhanced Decision-Making

  • مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی Case Study: AI-Driven Transformation in Financial Modeling

  • ابزارها و بسترهای نرم افزاری برای هوش مصنوعی مالی Tools and Platforms for Financial AI

  • مطالعه موردی: مهار هوش مصنوعی برای نوآوری مالی Case Study: Harnessing AI for Financial Innovation

  • خلاصه بخش Section Summary

راه اندازی یک چارچوب هوش مصنوعی مولد Setting Up a Generative AI Framework

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • درک نیازهای داده Understanding Data Requirements

  • مطالعه موردی: بهینه‌سازی کیفیت داده برای موفقیت مدل‌سازی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی Case Study: Optimizing Data Quality for AI-Driven Financial Modeling Success

  • انتخاب مدل های مناسب Selecting Appropriate Models

  • مطالعه موردی: پیمایش انتخاب مدل مالی Case Study: Navigating Financial Model Selection

  • ساخت خطوط لوله داده سازگار با هوش مصنوعی Building AI-Compatible Data Pipelines

  • مطالعه موردی: بهینه سازی خطوط لوله داده آماده هوش مصنوعی Case Study: Optimizing AI-Ready Data Pipelines

  • آماده سازی خودکار داده ها Automating Data Preparation

  • مطالعه موردی: تقویت مدل‌سازی مالی Case Study: Enhancing Financial Modeling

  • ارزیابی کیفیت داده ها برای هوش مصنوعی Evaluating Data Quality for AI

  • مطالعه موردی: انقلاب کیفیت داده های بانک سبز Case Study: GreenBank's Data Quality Revolution

  • خلاصه بخش Section Summary

هوش مصنوعی مولد در پیش بینی و مدل سازی پیش بینی Generative AI in Forecasting and Predictive Modeling

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر مدل سازی پیش بینی کننده Introduction to Predictive Modeling

  • مطالعه موردی: افزایش پیش‌بینی‌های مالی با هوش مصنوعی مولد Case Study: Enhancing Financial Predictions with Generative AI

  • استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پیش بینی سری های زمانی Using Generative AI for Time Series Forecasting

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پیش بینی مالی پیشرفته Case Study: Harnessing Generative AI for Enhanced Financial Forecasting

  • برنامه ریزی سناریو با هوش مصنوعی Scenario Planning with AI

  • مطالعه موردی: برنامه‌ریزی سناریوی مبتنی بر هوش مصنوعی: تغییر مدل‌سازی مالی Case Study: AI-Driven Scenario Planning: Transforming Financial Modeling

  • ارزیابی دقت پیش بینی Evaluating Forecast Accuracy

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی دقیق Case Study: Harnessing Generative AI for Accurate Forecasting

  • بهبود مدل های پیش بینی با هوش مصنوعی Improving Predictive Models with AI

  • مطالعه موردی: افزایش پیش بینی مالی در فین بانک Case Study: Enhancing Financial Forecasting at FinBank

  • خلاصه بخش Section Summary

تجزیه و تحلیل سناریو با هوش مصنوعی مولد Scenario Analysis with Generative AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • اهمیت تحلیل سناریو Importance of Scenario Analysis

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی مولد در تجزیه و تحلیل سناریویی برای رشد استراتژیک Case Study: Generative AI in Transforming Scenario Analysis for Strategic Growth

  • نسل سناریوی مبتنی بر هوش مصنوعی AI-Driven Scenario Generation

  • مطالعه موردی: تولید سناریوی مبتنی بر هوش مصنوعی: تغییر مدل‌سازی مالی Case Study: AI-Driven Scenario Generation: Transforming Financial Modeling

  • ارزیابی سناریوهای تولید شده توسط هوش مصنوعی Evaluating AI-Generated Scenarios

  • مطالعه موردی: ارزیابی سناریوهای هوش مصنوعی در تصمیم گیری استراتژیک Case Study: Evaluating AI Scenarios in Strategic Decision-Making

  • کاربردهای تحلیل سناریو Applications of Scenario Analysis

  • مطالعه موردی: تحلیل سناریوی تقویت‌شده با هوش مصنوعی TechNova: عدم قطعیت ناوبری Case Study: TechNova's AI-Enhanced Scenario Analysis: Navigating Uncertainty

  • تحلیل سناریو در برنامه ریزی مالی Scenario Analysis in Financial Planning

  • مطالعه موردی: تحلیل سناریوی انقلابی Case Study: Revolutionizing Scenario Analysis

  • خلاصه بخش Section Summary

ارزیابی ریسک با هوش مصنوعی مولد Risk Assessment with Generative AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مبانی ارزیابی ریسک Fundamentals of Risk Assessment

  • مطالعه موردی: تبدیل ارزیابی ریسک Case Study: Transforming Risk Assessment

  • رویکردهای هوش مصنوعی به امتیازدهی ریسک AI Approaches to Risk Scoring

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی ارزیابی ریسک را متحول کرد Case Study: AI Revolutionizing Risk Assessment

  • پیش بینی ریسک های مالی با هوش مصنوعی Predicting Financial Risks with AI

  • مطالعه موردی: افزایش ارزیابی ریسک مالی با هوش مصنوعی Case Study: Enhancing Financial Risk Assessment with AI

  • شبیه سازی سناریو ریسک Risk Scenario Simulations

  • مطالعه موردی: ناوبری ریسک ها با هوش مصنوعی: گسترش استراتژیک GlobalTech Case Study: Navigating Risks with AI: GlobalTech's Strategic Expansion

  • چارچوب های ارزیابی ریسک Risk Assessment Frameworks

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی مولد در امور مالی: تبدیل ارزیابی ریسک Case Study: Integrating Generative AI in Finance: Transforming Risk Assessment

  • خلاصه بخش Section Summary

تجزیه و تحلیل صورتهای مالی و بینش هوش مصنوعی Financial Statement Analysis and AI Insights

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر صورت های مالی Overview of Financial Statements

  • مطالعه موردی: تبدیل تحلیل مالی: استفاده از هوش مصنوعی در QuantumTech Case Study: Transforming Financial Analysis: Leveraging AI at QuantumTech

  • هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مالی پیشرفته AI for Enhanced Financial Analysis

  • مطالعه موردی: تحلیل مالی مبتنی بر هوش مصنوعی: بینش‌های متحول Case Study: AI-Driven Financial Analysis: Transforming Insights

  • تفسیر بینش های مالی ایجاد شده توسط هوش مصنوعی Interpreting AI-Generated Financial Insights

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی FinCorp: تبدیل تجزیه و تحلیل مالی Case Study: FinCorp's AI Integration: Transforming Financial Analysis

  • تجزیه و تحلیل نسبت با کمک AI Ratio Analysis with AI Assistance

  • مطالعه موردی: تجزیه و تحلیل نسبت تقویت‌شده با هوش مصنوعی: تغییر بینش‌های مالی Case Study: AI-Enhanced Ratio Analysis: Transforming Financial Insights

  • استفاده از هوش مصنوعی در داده های مالی تاریخی Applying AI to Historical Financial Data

  • مطالعه موردی: بازگشایی قدرت دگرگون‌کننده هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی Case Study: Unlocking AI's Transformative Power in Financial Statement Analysis

  • خلاصه بخش Section Summary

ارزیابی دارایی ها و بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی Asset Valuation and AI-Driven Insights

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مبانی ارزش گذاری دارایی Basics of Asset Valuation

  • مطالعه موردی: افزایش ارزش گذاری دارایی با هوش مصنوعی Case Study: Enhancing Asset Valuation with AI

  • هوش مصنوعی در ارزش گذاری املاک و سهام AI in Real Estate and Stock Valuation

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای ارزش گذاری دارایی های متحول کننده Case Study: Harnessing AI for Transformative Asset Valuation

  • مدل های ارزش گذاری پویا با هوش مصنوعی Dynamic Valuation Models with AI

  • مطالعه موردی: ارزش گذاری دینامیکی مبتنی بر هوش مصنوعی Case Study: AI-Driven Dynamic Valuation

  • بازده های تنظیم شده با ریسک با استفاده از هوش مصنوعی Risk-Adjusted Returns Using AI

  • مطالعه موردی: بهینه سازی بازده تعدیل شده با ریسک Case Study: Optimizing Risk-Adjusted Returns

  • هوش مصنوعی در روندهای ارزش گذاری آینده AI in Future Valuation Trends

  • مطالعه موردی: انقلابی در ارزش گذاری دارایی ها Case Study: Revolutionizing Asset Valuation

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت پورتفولیو و بهینه سازی با هوش مصنوعی Portfolio Management and Optimization with AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مقدمه ای بر نظریه پورتفولیو Introduction to Portfolio Theory

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی و تئوری پورتفولیو Case Study: Leveraging Generative AI and Portfolio Theory

  • هوش مصنوعی برای تنوع پرتفولیو AI for Portfolio Diversification

  • مطالعه موردی: افزایش تنوع پورتفولیو با هوش مصنوعی Case Study: Enhancing Portfolio Diversification with AI

  • بهینه سازی تخصیص دارایی با هوش مصنوعی Optimizing Asset Allocation with AI

  • مطالعه موردی: مهار هوش مصنوعی برای تخصیص دقیق دارایی Case Study: Harnessing AI for Precision Asset Allocation

  • تنظیمات نمونه کارها در زمان واقعی Real-Time Portfolio Adjustments

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدیریت پورتفولیو با هوش مصنوعی مولد Case Study: Optimizing Portfolio Management with Generative AI

  • مدیریت ریسک پورتفولیو با هوش مصنوعی Portfolio Risk Management with AI

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی مدیریت ریسک پورتفولیو را متحول می کند Case Study: AI Revolutionizes Portfolio Risk Management

  • خلاصه بخش Section Summary

مدل های مالی تست استرس با هوش مصنوعی Stress Testing Financial Models with AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • هدف از تست استرس Purpose of Stress Testing

  • مطالعه موردی: افزایش تاب آوری مالی Case Study: Enhancing Financial Resilience

  • رویکردهای هوش مصنوعی برای تست استرس AI Approaches to Stress Testing

  • مطالعه موردی: مهار هوش مصنوعی برای تست استرس پیشرفته Case Study: Harnessing AI for Enhanced Stress Testing

  • استفاده از هوش مصنوعی در شوک های مالی Applying AI to Financial Shocks

  • مطالعه موردی: افزایش تاب آوری مالی Case Study: Enhancing Financial Resilience

  • تجزیه و تحلیل نتایج تست استرس Analyzing Stress Test Results

  • مطالعه موردی: تبدیل تست استرس Case Study: Transforming Stress Testing

  • تست استرس در زمینه های بازار Stress Testing in Market Contexts

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تست استرس مالی قوی Case Study: Leveraging Generative AI for Robust Financial Stress Testing

  • خلاصه بخش Section Summary

تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشرفته در امور مالی Advanced Predictive Analytics in Finance

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • یادگیری ماشینی در مقابل هوش مصنوعی مولد Machine Learning vs. Generative AI

  • مطالعه موردی: مهار هوش مصنوعی: تبدیل مدل‌سازی مالی با یادگیری ماشین Case Study: Harnessing AI: Transforming Financial Modeling with Machine Learning

  • تکنیک های پیشرفته پیش بینی Advanced Forecasting Techniques

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی پیشرفته برای پیش بینی بازار مالی پیشرفته Case Study: Integrating Advanced AI for Enhanced Financial Market Forecasting

  • بهبود دقت پیش بینی با هوش مصنوعی Predictive Accuracy Improvement with AI

  • مطالعه موردی: باز کردن پتانسیل هوش مصنوعی: سفر راه حل های FinEdge Case Study: Unlocking AI's Potential: FinEdge Solutions' Journey

  • تنظیم فراپارامتر در مدل های مالی Hyperparameter Tuning in Financial Models

  • مطالعه موردی: بهینه سازی مدل های مالی با هوش مصنوعی Case Study: Optimizing Financial Models with AI

  • اصلاح الگوریتم های پیش بینی Refining Predictive Algorithms

  • مطالعه موردی: افزایش پیش‌بینی‌های مالی با استراتژی‌های الگوریتمی پیشرفته Case Study: Enhancing Financial Predictions with Advanced Algorithmic Strategies

  • خلاصه بخش Section Summary

ملاحظات قانونی و اخلاقی Regulatory and Ethical Considerations

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر مقررات مالی Overview of Financial Regulations

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری و انطباق Case Study: Balancing Innovation and Compliance

  • انطباق با هوش مصنوعی و کاهش خطر AI Compliance and Risk Mitigation

  • مطالعه موردی: پیمایش انطباق با هوش مصنوعی و ریسک Case Study: Navigating AI Compliance and Risk

  • مفاهیم اخلاقی در امور مالی مبتنی بر هوش مصنوعی Ethical Implications in AI-Driven Finance

  • مطالعه موردی: پیمایش اخلاق هوش مصنوعی در امور مالی Case Study: Navigating AI Ethics in Finance

  • حریم خصوصی و امنیت در هوش مصنوعی مالی Privacy and Security in Financial AI

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری هوش مصنوعی با حریم خصوصی و امنیت Case Study: Balancing AI Innovation with Privacy and Security

  • پرداختن به چالش های اخلاقی Addressing Ethical Challenges

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش‌های اخلاقی در مدل‌سازی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی Case Study: Navigating Ethical Challenges in AI-Driven Financial Modeling

  • خلاصه بخش Section Summary

یکپارچه سازی داده های مالی در زمان واقعی Real-Time Financial Data Integration

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • اتصال منابع داده بلادرنگ Connecting Real-Time Data Sources

  • مطالعه موردی: استفاده از داده های زمان واقعی و هوش مصنوعی برای مدل سازی مالی پیشرفته Case Study: Harnessing Real-Time Data and AI for Enhanced Financial Modeling

  • هوش مصنوعی در مدل های معاملاتی با فرکانس بالا AI in High-Frequency Trading Models

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای مزیت استراتژیک در تجارت با فرکانس بالا Case Study: Harnessing AI for Strategic Advantage in High-Frequency Trading

  • تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی با هوش مصنوعی AI-Enhanced Real-Time Data Analysis

  • مطالعه موردی: تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی با هوش مصنوعی Case Study: AI-Enhanced Real-Time Data Analysis

  • استفاده از هوش مصنوعی مولد در حرکات بازار Applying Generative AI to Market Movements

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته Case Study: Leveraging Generative AI for Enhanced Trading Strategies

  • ادغام مدل بلادرنگ Real-Time Model Integration

  • مطالعه موردی: مدل سازی مالی انقلابی: یکپارچه سازی داده های زمان واقعی Case Study: Revolutionizing Financial Modeling: Real-Time Data Integration

  • خلاصه بخش Section Summary

خودکارسازی گزارش‌های مالی با هوش مصنوعی Generative Automating Financial Reports with Generative AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تولید گزارش خودکار Automating Report Generation

  • مطالعه موردی: تبدیل مدل‌سازی مالی Case Study: Transforming Financial Modeling

  • افزایش کیفیت گزارش با هوش مصنوعی Enhancing Report Quality with AI

  • مطالعه موردی: تحول گزارشگری مالی Case Study: Transforming Financial Reporting

  • ساخت داشبوردهای مالی تعاملی Building Interactive Financial Dashboards

  • مطالعه موردی: داشبوردهای مبتنی بر هوش مصنوعی: تغییر گزارشگری مالی Case Study: AI-Powered Dashboards: Transforming Financial Reporting

  • بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی در گزارش ها AI-Driven Insights in Reports

  • مطالعه موردی: بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی گزارشگری مالی را متحول می کند Case Study: AI-Driven Insights Revolutionize Financial Reporting

  • ساده سازی گردش کار گزارش دهی Streamlining Reporting Workflows

  • مطالعه موردی: گزارشگری مالی انقلابی: مهار هوش مصنوعی مولد Case Study: Revolutionizing Financial Reporting: Harnessing Generative AI

  • خلاصه بخش Section Summary

ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تصمیم گیری Integrating AI in Decision-Making Processes

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تصمیم گیری مالی با هوش مصنوعی Financial Decision-Making with AI

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری مالی پیشرفته Case Study: Harnessing AI for Enhanced Financial Decision-Making

  • هوش مصنوعی و همکاری انسانی در امور مالی AI and Human Collaboration in Finance

  • مطالعه موردی: نوآوری مبتنی بر هوش مصنوعی در امور مالی Case Study: AI-Driven Innovation in Finance

  • تفسیر توصیه های هوش مصنوعی Interpreting AI Recommendations

  • مطالعه موردی: یکپارچه سازی هوش مصنوعی برای تصمیم گیری های مالی استراتژیک Case Study: Integrating AI for Strategic Financial Decisions

  • هوش مصنوعی در فرآیندهای تصمیم گیری در سطح هیئت مدیره AI in Board-Level Decision Processes

  • مطالعه موردی: تحول مبتنی بر هوش مصنوعی: تصمیم‌گیری استراتژیک GlobalMart Case Study: AI-Driven Transformation: GlobalMart's Strategic Decision-Making

  • مدل های تصمیم گیری با هوش مصنوعی Decision-Making Models with AI

  • مطالعه موردی: مدل‌سازی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی: تغییر پیش‌بینی‌های بازار Case Study: AI-Driven Financial Modeling: Transforming Market Predictions

  • خلاصه بخش Section Summary

روندها و نوآوری های آینده در هوش مصنوعی مالی Future Trends and Innovations in Financial AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • آینده هوش مصنوعی مولد در امور مالی Future of Generative AI in Finance

  • مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای رشد پایدار Case Study: Harnessing Generative AI for Sustainable Growth

  • فناوری های نوظهور در مدل سازی مالی Emerging Technologies in Financial Modeling

  • مطالعه موردی: تبدیل مدل‌سازی مالی Case Study: Transforming Financial Modeling

  • توسعه هوش مصنوعی اخلاقی در امور مالی Ethical AI Development in Finance

  • مطالعه موردی: پیمایش هوش مصنوعی اخلاقی در امور مالی Case Study: Navigating Ethical AI in Finance

  • آماده شدن برای اختلالات هوش مصنوعی در امور مالی Preparing for AI Disruptions in Finance

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی مولد: Case Study: Integrating Generative AI:

  • هوش مصنوعی در تامین مالی پایدار و سبز AI in Sustainable and Green Finance

  • مطالعه موردی: نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تبدیل مالی پایدار Case Study: AI-Driven Innovations Transforming Sustainable Finance

  • خلاصه بخش Section Summary

خلاصه دوره Course Summary

  • نتیجه گیری Conclusion

نمایش نظرات

آموزش مدل سازی مالی با گواهی هوش مصنوعی مولد
جزییات دوره
18 hours
182
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,021
5 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

YouAccel Training YouAccel Training

شروع به یادگیری کنید و مهارت های مورد نیاز خود را کسب کنید! بیانیه ماموریت: برای تسهیل یک محیط جامع یادگیری آنلاین برای دانشجویان. درباره شرکت YouAccel یک ارائه دهنده پیشرو در آموزش آنلاین است ، دوره هایی را در صنایع مختلف از IT و توسعه گرفته تا تجارت ، بازاریابی ، طراحی و بهره وری ارائه می دهد. تجربه آموزش الکترونیکی ارائه شده توسط YouAccel پویا است. هر دوره در High Definition با تکالیف ، آزمونها و امتحانات مربوطه که به صورت الکترونیکی تحویل و درجه بندی می شوند ، پخش می شود. کلیه دوره های YouAccel توسط مربیان دارای گواهینامه تدریس می شود که دارای چندین سال سابقه کار در زمینه ای هستند که برای آنها آموزش می دهند. این دوره ها را می توان با سرعت شخصی برگزار کرد و در چندین سطح از جمله مبتدی ، متوسط و پیشرفته ارائه می شود. دوره های آنلاین همچنین برای راحتی بیشتر با هر دستگاه تلفن همراه سازگار هستند. با استفاده از این تجربه به یک سطح جدید شخصی ، ارتباط زنده با مربیان از طریق کنسول پیام رسانی آنلاین Udemy در دسترس است. کلیه دوره ها دارای گواهی پایان دوره هستند و محدودیت سنی اعمال نمی شود.