التنبؤية المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي

هذه الدورة التدريبية موجهة لـ:

• المحللون الماليون.
• مديرو الصناديق والمستثمرون المؤسسون.
• مديرو المخاطر المالية.
• المستشارون الماليون.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• مديرو ومحللو البيانات.
• الخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.
• المهتمون بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المالية.

اليوم الأول:

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.

اليوم الثاني:

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.

اليوم الثالث:

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.

اليوم الرابع:

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.

 اليوم الخامس:

تطوير مهارات اتخاذ القرارات الاستراتيجية

• استخدام نتائج التحليلات التنبؤية في اتخاذ قرارات استراتيجية.
• تحليل وتفسير نتائج النماذج التنبؤية لتطوير استراتيجيات مالية فعالة.