گواهینامه مدل‌سازی مالی با Generative AI

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول مدل‌سازی مالی و کاربردهای آن در امور مالی بهبود یافته با هوش مصنوعی
• اصول اساسی Generative AI و نقش آن در استراتژی‌های مالی
• یکپارچه‌سازی Generative AI در مدل‌های مالی سنتی به شکلی مؤثر
• بررسی ابزارها و پلتفرم‌های کلیدی هوش مصنوعی مورد استفاده در مدل‌سازی مالی
• راه‌اندازی و مدیریت فریمورک Generative AI برای امور مالی
• درک کیفیت داده و الزامات آماده‌سازی آن برای مدل‌های هوش مصنوعی
• ساخت و بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده مناسب با سیستم‌های هوش مصنوعی
• استفاده از Generative AI برای پیش‌بینی دقیق سری‌های زمانی
• اعمال هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی سناریو و ارزیابی نتایج بالقوه
• اصول ارزیابی ریسک و تکنیک‌های امتیازدهی ریسک هوش مصنوعی محور
• تقویت ارزش‌گذاری دارایی با مدل‌های ارزش‌گذاری پویای هوش مصنوعی محور
• کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل صورت‌های مالی و نسبت‌ها
• استراتژی‌های مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی برای متنوع‌سازی و ریسک
• یکپارچه‌سازی داده‌ مالی به صورت واقعی و مدل‌های معاملات با فرکانس بالا
• اتوماسیون تولید گزارش‌های مالی با Generative AI
• ملاحظات اخلاقی و استانداردهای انطباق برای هوش مصنوعی در امور مالی

پیش‌نیازهای دوره

• بدون الزامات

توضیحات دوره

این دوره به بررسی عمیق زمینه‌ در حال توسعه مدل‌سازی مالی می‌پردازد و به ویژه بر یکپارچه‌سازی Generative AI برای تقویت مدل‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری سنتی تمرکز دارد. دانشجویان با مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و نقش تحول‌آفرین Generative AI که می‌تواند در این چارچوب ایفا کند، آغاز می‌کنند. برنامه درسی دوره به‌ دقت طراحی شده تا به دانشجویان دانش اساسی از مدل‌سازی مالی و اصول هوش مصنوعی ارائه دهد در حالی که به بررسی کاربردها، محدودیت‌ها و ملاحظات اخلاقی این فناوری‌های پیشرفته می‌پردازد. در حالی که دوره به شدت در تئوری ریشه دوانده است، اما این اصول تئوریک به مثابه سکویی برای توسعه دانش پیچیده از پیچیدگی‌ها و ظرافت‌های نوآوری مالی هوش مصنوعی محور عمل می‌کند.

با پیشرفت دانشجویان، آنها به ساختار و الزامات پیاده‌سازی فریمورک Generative AI می‌پردازند. تأکید زیادی بر درک اهمیت داده در این زمینه وجود دارد و در عین حال به بررسی کیفیت داده، سازگاری و فرآیندهای اتوماسیون ضروری برای یکپارچه‌سازی مؤثر هوش مصنوعی پرداخته می‌شود. از طریق بررسی جامع پایپ‌لاین‌های داده و نیاز مبرم به ورودی‌های با کیفیت بالا، دانشجویان درک دقیقی از این موضوع به دست خواهند آورد که کیفیت داده به طور مستقیم بر کارایی هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی تأثیر می‌گذارد. در پایان این بخش، دانشجویان قادر به ارزیابی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده‌ خواهند بود که برای سازگاری با هوش مصنوعی ساختاریافته و بهینه‌سازی شده‌اند و که پایه‌ای قوی برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در امور مالی ایجاد خواهد کرد.

برنامه درسی دوره، همچنین به این موضوع می‌پردازد که چگونه generative AI به پیش‌بینی و مدل‌سازی پیش‌بینانه در زمینه‌های مالی کمک می‌کند. این بخش تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بینانه، از جمله پیش‌بینی سری‌های زمانی و برنامه‌ریزی سناریو را بررسی می‌کند. با مطالعه‌ تولید سناریو و ارزیابی دقت، دانشجویان نگاهی به این موضوع خواهند داشت که چگونه مدل‌های پیش‌بینانه می‌توانند با هوش مصنوعی بهینه‌سازی شوند و در نتیجه، پیش‌بینی‌های مالی بهتری به دست آید. این بخش مدل‌سازی پیش‌بینانه عمیقاً به روش‌های آماری و احتمالی در ترکیب با هوش مصنوعی می‌پردازد و به دانشجویان امکان می‌دهد تا قدرت پیش‌بینی‌های خود را درک و ارزیابی کنند. این بینش‌ها که در تئوری ریشه دوانده‌اند، دانشجویان را ترغیب می‌کنند که به‌طور انتقادی درباره کاربرد هوش مصنوعی در سناریوهای مختلف پیش‌بینی فکر کنند و شرایطی را که در آن چنین مدل‌هایی حداکثر دقت را ارائه می‌دهند، درک نمایند.

یکی از بخش‌های تأثیرگذار دوره به ارزیابی ریسک اختصاص دارد، جایی که دانشجویان به بررسی نقش generative AI در شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مالی مختلف می‌پردازند. آنها خواهند آموخت که چگونه سناریوهای ریسک را با استفاده از هوش مصنوعی ارزیابی کنند و به بررسی چارچوب‌های مختلف ارزیابی ریسک بپردازند. اصول نظری، راهنمای این بررسی هستند و به جنبه‌هایی مانند امتیازدهی ریسک، شبیه‌سازی سناریو و بازده‌های تعدیل شده بر اساس ریسک می‌پردازند. این مباحث دانشجویان را تشویق می‌کند تا به اصول سنتی ارزیابی ریسک مالی فکر کنند و اینکه چگونه هوش مصنوعی می‌تواند این مدل‌ها را تقویت، پشتیبانی و گاهی به چالش بکشد. دانشجویان مهارت‌های نظری لازم برای پیاده‌سازی ارزیابی‌های ریسک را به دست خواهند آورد و قابلیت این را خواهند داشت که قابلیت اطمینان و پیامدهای اخلاقی تحلیل‌های ریسک هوش مصنوعی محور را ارزیابی کنند.

مولفه کلیدی دوره، درک نحوه پشتیبانی هوش مصنوعی از تحلیل پیش‌بینانه پیشرفته در امور مالی است. دانشجویان به بررسی تکنیک‌های یادگیری ماشین و generative AI، تفاوت‌های آنها و نحوه تأثیر هر کدام بر تحلیل پیش‌بینانه می‌پردازند. این دوره همچنین به تیونینگ هایپرپارامترها، فرآیند حیاتی برای بهبود مدل‌های پیش‌بینانه و تکنیک‌های مختلف برای افزایش دقت در پیش‌بینی‌های مالی می‌پردازد. این بخش مبتنی بر تئوری زیاد است و دانشجویان را برای درک عمیق پیچیدگی‌های فنی این مدل‌ها آماده می‌کند که می‌توانند در سناریوهای پیش‌بینانه واقعی اعمال شده و نشان دهند که چگونه پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی محور می‌توانند در چشم‌انداز مالی دائما در حال تکامل، دقیق‌تر و مقاوم‌تر شوند.

علاوه بر این، این دوره ملاحظات قانونی و اخلاقی مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در امور مالی را بررسی می‌کند. با توجه به اینکه هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در فرآیندهای تصمیم‌گیری و استراتژی‌های مالی تأثیر می‌گذارد، چارچوب‌های قانونی و پیامدهای اخلاقی باید به‌دقت در نظر گرفته شوند. این بخش به دانشجویان پایه نظری قوی در درک چشم‌انداز مقررات مالی، نگرانی‌های حریم خصوصی و چالش‌های اخلاقی خاص هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. دانشجویان درباره انطباق، کاهش ریسک و مسائل امنیتی که در هنگام استقرار هوش مصنوعی در زمینه‌های مالی بوجود می‌آید، بحث خواهند کرد. هدف این است که دانشجویان را با دانش قوی از نحوه ناوبری و مدیریت ریسک‌های اخلاقی و قانونی مجهز کنیم تا ذهنیتی را پرورش دهند که نوآوری را با پاسخگویی و یکپارچگی متوازن کند.

بخش‌های نهایی دوره بسیاری از مفاهیم مطرح‌ شده در بخش‌های قبلی، از جمله یکپارچه‌سازی بلادرنگ داده‌، اتوماسیون و فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی محور را گرد هم می‌آورد. دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه توصیه‌های هوش مصنوعی را در تصمیمات مالی یکپارچه کنند، مدل‌های تصمیم‌گیری در سطح هیئت‌مدیره با هوش مصنوعی را درک کنند و روندهای آینده هوش مصنوعی در امور مالی، از جمله امور مالی پایدار و فناوری‌های نوظهور را بررسی کنند. این مباحث پایانی نتایج دانش آموخته شده دانشجویان را ترکیب می‌کند و به آنها امکان می‌دهد که نقش چندوجهی هوش مصنوعی را در آینده مدل‌سازی مالی درک کنند. هدف دوره در نهایت ایجاد اصول نظری جامع است که دانشجویان را برای چالش‌ها و فرصت‌های موجود در مدل‌سازی مالی که هوش مصنوعی به ارمغان می‌آورد، آماده می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• تحلیلگران مشتاق امور مالی که به دنبال یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در مدل‌سازی مالی هستند.
• متخصصان مالی که در پی ارتقای تصمیم‌گیری با بینش‌های هوش مصنوعی هستند.
• دانشجویانی که به دانش اساسی از ابزارهای مالی هوش مصنوعی محور علاقه‌مند هستند.
• تحلیلگران داده‌ که به دنبال مهارت‌هایی در پیش‌بینی و ارزیابی ریسک با استفاده از هوش مصنوعی هستند.
• استراتژیست‌های کسب‌و‌کار که به دنبال گنجاندن generative AI در برنامه‌ریزی مالی هستند.
• متخصصانی که در جستجوی درک نقش هوش مصنوعی در ارزش‌گذاری دارایی و مدیریت پورتفولیو هستند.
• کسانی که به جنبه‌های اخلاقی و قانونی هوش مصنوعی در زمینه‌های مالی علاقه دارند.