این دوره یکی از اولین و کاملترین دورههای آموزش هوش مصنوعی و دیپلرنینگ در بازار سهام و پیشبینی قیمت انواع داراییهای مالی و خودکارسازی معاملات است. تمامی اجراهای این دوره در پایتون و محیط ژوپیتر ...
طراحی استراتژی معاملاتی بر پایه دیپ لرنینگ
یافتن برترین شبکههای عصبی برای معامله سهام
بهینهسازی استراتژی و دریافت گزارشات حرفهای از عملکرد مدل دیپ لرنینگ
آشنایی با مفاهیم جزئی مورد نیاز دیپ لرنینگ
این دوره به نحوی تهیه و تدوین شده است که مباحث آن به سادهترین شکل ممکن بیان شوند و مخاطبان دوره بتوانند بهسادگی متوجه موضوعات مطرح شده شوند. به همین جهت برای شرکت در این دوره هیچ پیشنیاز به خصوصی وجود ندارد و افراد با هر سطحی از آگاهی و تحصیلات میتوانند از مباحث این دوره نهایت استفاده را داشته باشند.
این دوره یکی از اولین و کاملترین دورههای آموزش هوش مصنوعی و دیپلرنینگ در بازار سهام و پیشبینی قیمت انواع داراییهای مالی و خودکارسازی معاملات است.
تمامی اجراهای این دوره در پایتون و محیط ژوپیتر نوتبوک پیادهسازی میشود.
شما در این دوره موارد زیر را میآموزید:
نکته بسیار جذاب این دوره، ساختار طراحی آن است که مناسب برای همه افراد حتی کسانی که کوچکترین اطلاعی از هوش مصنوعی و دیپلرنینگ و حتی پایتون ندارند، است.
در این دوره تلاش شده تا با بیانی قابلفهم و قوت انتقال حرفهای، مطالب موردنیاز بهصورت جزئی برای دانشجویان تفهیم گردد تا بحثهای ثقیل بهراحتی منتقل گردند. طراحی دوره کاملاً کاربردی و در فضای عملی است و یکی از جذابترین دورههایی خواهد بود که در چند سال اخیر آن را مشاهده نمودهاید.
یکی از کاربردهای مهم آموزش دیپ لرنینگ برای پیش بینی قیمت سهام است. شما با آموزش یادگیری عمیق برای پیش بینی قیمت سهام میتوانید عملکرد خود را در بازار سهام و معاملات بهبود بخشید. در این آموزش، یاد میگیرید که چطور از شبکههای عصبی هوش مصنوعی مانند DNN و RNN و LSTM استراتژیهایی برای کسب سود در معاملات، طراحی کنید.
همانطور که میدانید، هوش مصنوعی مجموعهای از الگوریتمهای نرم افزاری است که سعی میکند با الگوبرداری از ذهن و هوش انسان، رفتار مشابه را در کامپیوتر پیادهسازی کند. یکی از این الگوریتمها، الگوریتم یادگیری ماشین است. در این الگوریتم به ماشین گفته میشود که چطور از دادههای ورودی مختلف، اطلاعات جدید و تازه کسب کند.
یادگیری عمیق (deep learning)، نوعی روش یادگیری ماشین است که برمبنای شبکههای عصبی عمیق ساخته شدهاند. بنابراین در این روش نیز، هدف یادگیری اطلاعات جدید از روی دادههای ورودی خواهد بود. این تکنیک از روی شبکه عصبی مغز انسان الهام گرفته شده است.
بنابر تعریفی که ارائه شد، میتوان گفت که یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، زیرمجموعهای از یادگیری ماشین بهحساب میآید. هر دوی یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ نیز جزو زیرمجموعههای هوش مصنوعی محسوب میشوند.
شبکههای عصبی، مجموعهای از الگوریتمها هستند که مدل آنها از روی سیستم عصبی مغز انسان الهام گرفته شده است. این شبکههای عصبی، دادههای حسی را درک و تفسیر میکنند. سپس به ماشین اجازه میدهند تا در یادگیری خود عمیق شود. باید توجه داشت که اکثر روشهای یادگیری عمیق، از معماری شبکهی عصبی عمیق استفاده میکند.
طبق تعاریف دیپ لرنینگ اینطور برداشت میشود که deep learning و یادگیری ماشین هردو زیر مجموعهای از هوش مصنوعی هستند. البته دیپ لرنینگ، خود زیرمجموعهای از یادگیری ماشین است. ماشین لرنینگ میتواند از دادههای ساختاریافته استفاده کند. طوری که اگر دادهی غیر ساختاریافته به ماشین لرنینگ ارائه شود، ابتدا فرآیندی را برای تبدیل آن به دادههای ساختاریافته طی خواهد کرد. این فرآیند با دخالت انسان و زمان طولانیتر برای تجزیه و تحلیل نهایی همراه خواهد بود.
این در حالی است که در دیپ لرنینگ پردازشهای خاصی برای تبدیل دادههای غیر ساختاریافته وجود ندارد. بنابراین بدون نظارت انسانی میتواند دادهها را دستهبندی و شناسایی کند. دیگر ویژگیهای مربوط به یادگیری عمیق را میتوانید در آموزش deep learning دنبال کنید.
در دنیای امروز، هوش مصنوعی نقش مهم و جدی را در زندگی ایفا میکند. این کاربردها از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ناشی شده است. در فهرست زیر، عنوان برخی از مهمترین کاربردهای یادگیری ماشین و deep learning در زندگی روزمره، آورده شده است.
• دستیاران شخصی
• حمل و نقل و ترافیک
• نظارت ویدیوها
• خدمات شبکههای اجتماعی
• فیلترهای اسپم و بدافزار
• پشتیبانی آنلاین
• پالایش نتایج موتورهای جستوجو
• ارائهی پیشنهادات
• شناسایی کلاهبرداری
• تشخیص و درمان در حیطهی پزشکی
• بازاریابی و تبلیغات
• اینترنت اشیاء
• اینترنت
• هوشمندسازی تجهیزات مکانیک
• افزایش بهرهوری
• پیش بینی با هوش مصنوعی
آموزش یادگیری عمیق برای پیش بینی قیمت سهام کاربردهای زیادی دارد. در این بخش، به معرفی برخی از مهمترین این کاربردها پرداختهایم.
• پیش بینی دادههای سری زمانی
• ایجاد مدل برای پیش بینی دقیق بازار
• تحقیقات مالی
• مدیریت دادههای غیر خطی در بازار سهام
• مدیریت پیچیدگیهای بازار معاملاتی
• انجام پیش بینی با دقت بالا
با توجه به موضوع آموزش، یادگیری این مباحث را به تمام علاقهمندان به تحلیل بازارهای مالی، فعالان بورس و افرادی که عاشق یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی هستند، توصیه میکنیم.
منابع بسیار زیادی برای دنبال کردن آموزشهای هوش مصنوعی و پیش بینی قیمت سهام وجود دارد. شما میتوانید این مطالعات را از طریق کتابهای خودآموز و جزوات pdf دنبال کنید. البته با توجه به حساسیت کدنویسی، بهتر است تا آموزشها را بهصورت ویدیویی و عملی ببینید. دورههای آموزشی مجازی، فرصت خوبی برای یادگیری پیشبینی قیمت سهام در بازارهای معاملاتی با استفاده از هوش مصنوعی و deep learning خواهد بود.
تمام آموزشهای این دوره در پایتون و محیط ژوپیتر نوت بوک پیادهسازی میشوند. شما با چندین کتابخانه پایتون که برای حوزهی پیش بینی قیمت سهام هوش مصنوعی آشنا خواهید شد. در این آموزش، کلیهی ابزارهایی که برای کدنویسی نیاز دارید، ارائه خواهد شد.
پیش نیاز درس یادگیری عمیق در این دوره، هیچ گزینهی خاصی مطرح نشده است. آموزشها به زبان ساده و روان بوده و افراد با حداقل علم در رابطه با دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی میتوانند از این دوره استفاده کنند. البته آشنایی بیشتر شما با مفاهیم هوش مصنوعی، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق، در درک بهتر مباحث آموزشی، کمککننده خواهد بود.
به طور کلی، در این دورهی آموزشی هدف آن بوده تا با بیانی ساده و قابل درک، تمام مطالب مورد نیاز در حوزهی هوش مصنوعی و پیش بینی قیمت با lstm به شما انتقال دهیم. در این آموزش شما یاد میگیرید که چطور از هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ برای پیش بینی قیمت سهام در بازارهای معامله استفاده کنید. همچنین انواع مدلهای شبکهی عصبی برای هر سهام و کدنویسی برای انتخاب بهترین استراتژی را میآموزید.
در این آموزش، یاد میگیرید که چطور استراتژی مورد نظر را بهینهسازی کرده و گزارشات حرفهای از دیپ لرنینگ دریافت کنید. بهطور کلی، آنچه در این آموزش، به شما ارائه میشود مفاهیم کاملی از آموزش معامله گری بورس با کمک هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ خواهد بود.
سرفصلهایی که در این آموزش گنجانده شدهاند، در فهرست زیر نشان داده شده است.
• نصب و راهاندازی محیط مورد نیاز برای هوش مصنوعی
• مقدمات پایتون (Python) مورد نیاز
• پیش پردازش دادههای مورد نیاز یادگیری عمیق
• پیش بینی سری زمانی با یادگیری عمیق
• یادگیری عمیق یا deep learning
• کدنویسی دیپ لرنینگ
• شبکههای عصبی بازگشتی یا RNN
• شبکههای Lstm
• کدنویسی شبکههای عصبی بازگشتی RNN
این دورهی آموزشی در ۶ ساعت ویدیویی تدوین شده است. زمان نهایی دوره، به تلاش و میزان یادگیری خودِ شما بستگی خواهد داشت.
آموزش پیش بینی بورس با استفاده از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، به شما کمک میکند تا عملکرد بهتر و بهینهتری را در بازار اوراق بهادار و بورسی داشته باشید. شما میتوانید از این مهارت خود برای کمک به دیگران و آموزش مباحث پیش بینی قیمت سهام با استفاده از یادگیری ماشین نیز استفاده کنید. در هر صورت، فرصتهای زیادی برای کسب درآمد بعد از این دورهی آموزشی وجود خواهد داشت.
منابع زیادی برای یادگیری پیش بینی قیمت سهام با استفاده از دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی وجود دارد. شما میتوانید از منابع آموزش رایگان یادگیری عمیق استفاده کنید. دورههای آموزشی مکتب خونه، یکی از بهترین گزینهها برای یادگیری کامل از صفر تا صد این مبحث است. آموزشهای مکتب خونه با کیفیت بالا و بهروز بوده و به زبانی ساده و شفاف برای عموم کاربران در دسترس خواهد بود.
آموزش دیپ لرنینگ برای پیش بینی قیمت سهام به شما کمک میکند تا با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتمهای یادگیری عمیق، عملکرد خود را در بازار سهام بهبود ببخشید. آموزش یادگیری عمیق برای پیش بینی قیمت سهام، از الگوریتمهای شبکههای عصبی استفاده میکند. در مکتب خونه همچنین انواع دورە آموزش برنامه نویسی، آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری عمیق و آموزش یادگیری ماشین به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. در کنار اینها در مکتب خونه انواع دوره آموزش سرمایه گذاری و مالی نیز برگزار خواهد شد.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 11 امتیاز
6 نظرمهندس سجاد جمالیان رتبه یک کشور و دانشجوی دکتری تخصصی مالی در دانشگاه تهران و دارای مدرک کارشناسی ارشد مهندسی مالی از دانشگاه تربیت مدرس تهران هستند. ایشان تحلیلگر یکی از کارگزاریهای رده الف بورس اوراق بهادار بودهاند وهم اکنون به عنوان تحلیلگر ارشد مالی و متخصص هوش مصنوعی یکی از بزرگترین هلدینگهای ایران مشغول به کار هستند. حیطه تخصص ایشان درتحلیل داده، معاملات الگوریتمی، ریسک، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در بازارهای مالی و بیزنسها است.
اطلاعات بیشتر