البرنامج التدريبي في التحليلات التنبؤية المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
1نظرة عامة
2الأهداف والفئة المستهدفة
الفئة المستهدفة
- المحللون الماليون.
- مديرو الصناديق والمستثمرون المؤسسيون.
- مديرو المخاطر المالية.
- المستشارون الماليون.
- رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
- مديرو ومحللو البيانات.
- الخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.
- المهتمون بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المالية.
أهداف البرنامج
في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:
- مفهوم التحليلات التنبؤية وأهميتها في المجال المالي.
- استخدام البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات المالية المستقبلية.
- أسس الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية وتوقع الاتجاهات.
- الأدوات البرمجية والتقنيات المستخدمة في التحليل التنبؤي.
- جمع وتنظيف البيانات الكبيرة المتعلقة بالشؤون المالية.
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج رؤى دقيقة.
- استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين استراتيجيات الاستثمار واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.
3محتوى البرنامج
- مقدمة في التحليلات التنبؤية المالية
- تعريف التحليلات التنبؤية وأهميتها في السياق المالي.
- الفرق بين التحليلات التنبؤية والوصفية.
- كيف تساهم التحليلات التنبؤية في تحسين استراتيجيات الاستثمار، إدارة المخاطر، والتخطيط المالي.
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI)
- أسس الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
- التقنيات الرئيسية: التعلم الآلي، الشبكات العصبية، خوارزميات التحسين.
- استخدامات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي، مثل التنبؤ بأسعار الأسهم والكشف عن الاحتيال.
- جمع ومعالجة البيانات الكبيرة
- مصادر البيانات المالية (البيانات التاريخية، البيانات الحية، البيانات غير المنظمة).
- تقنيات تنظيف وتحضير البيانات للتحليل.
- أدوات وتقنيات تحليل البيانات الكبيرة، مثل Hadoop وSpark.
- بناء النماذج التنبؤية
- تصميم وبناء نماذج تنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- خوارزميات شائعة في التحليلات التنبؤية مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
- تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل دقة التنبؤ، F1-score، ومنحنى ROC.
- تطبيق التحليلات التنبؤية في إدارة المخاطر واستراتيجيات الاستثمار
- استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الفرص الاستثمارية وإدارة المحفظة.
- استخدام النماذج التنبؤية لتقييم المخاطر وتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر.
- التعامل مع التحديات الأخلاقية والتنظيمية
- التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية.
- القوانين واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات المالية.
- تطوير مهارات اتخاذ القرارات الاستراتيجية
- استخدام نتائج التحليلات التنبؤية في اتخاذ قرارات استراتيجية.
- تحليل وتفسير نتائج النماذج التنبؤية لتطوير استراتيجيات مالية فعالة.