دوره جامع
مدلسازی و پیش‌بینی با هوش‌مصنوعی

🟠۳۵% تخفیف جشنواره نوروزی

🔴پرداخت اقساطی


🇮🇷 ارائه #مدرک معتبر و قابل ترجمه

کسب اطلاعات بیشتر پیام دهید. 👇
🔖 @data_vest
🔖 @datavest_info


➖➖➖➖➖➖
✅@pyfinance

گزارش بسیار عالی موسسه BCG در مورد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مدیریت دارایی

آمار بسیار خوبی هم در خصوص صنعت مدیریت دارایی و نقش AI در توسعه این صنعت ارائه می‌دهد.

فرصت کردید بخوانید و به این فکر کنید که سبدگردان‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری در ایران چقدر با ادبیات هوش مصنوعی و اهمیتش آشنا هستند؟


🔴دوره مدیریت سبد دارایی با استفاده از هوش‌مصنوعی

🔻کسب اطلاعات بیشتر:
🔻@data_vest
➖➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

✔️بازار آپشن را در پایتون تحلیل کن!

🟡کتابخانه tseopt یک ابزار پایتونی است که برای تعامل با داده‌های بورس اوراق بهادار تهران (TSE) و فرابورس ایران توسعه یافته است. این کتابخانه امکان دسترسی به داده‌های مربوط به بازار اختیار معامله را فراهم می‌کند و برای تحلیل‌گران مالی و توسعه‌دهندگان ابزارهای مالی مفید است.

🟡نصب کتابخانه: برای نصب tseopt می‌توانید از مدیر بسته pip استفاده کنید:

pip install tseopt

استفاده از کتابخانه: پس از نصب، می‌توانید با استفاده از توابع موجود در این کتابخانه به داده‌های مورد نیاز دسترسی پیدا کنید. به عنوان مثال، برای دریافت تمام داده‌های بازار اختیار معامله:

from tseopt import get_all_options_data

entire_option_market_data = get_all_options_data()
print(entire_option_market_data.head(5))

همچنین، می‌توانید با استفاده از کلاس‌های موجود در این کتابخانه، بازار را بر اساس معیارهای مختلف فیلتر کنید:

import pandas as pd
from tseopt.use_case.screen_market import OptionMarket, convert_to_billion_toman

option_market = OptionMarket(entire_option_market_data=entire_option_market_data)
print(f"total_trade_value: {option_market.total_trade_value / 1e10:.0f} B Toman")

این کتابخانه با ارائه توابع و کلاس‌های متنوع، امکان تحلیل و بررسی دقیق‌تر داده‌های بازار اختیار معامله را برای کاربران فراهم می‌کند.


➖➖➖➖➖
🟠ابزار هوشمند سرمایه‌گذاری دیتاوست
🪙(۳۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

این تصویر از Visual Capitalist و Hinrich Foundation یک نمایش گرافیکی از میزان داده‌های تولید، ثبت، یا تکثیرشده در جهان بین سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۶ (پیش‌بینی‌شده) را نشان می‌دهد.‌:
• در سال ۲۰۱۰، حجم کل داده‌های جهان ۲ زتابایت ( یک زتابایت برابر با ۱ میلیارد ترابایت است )بود، اما این مقدار به ۱۰۱ زتابایت در ۲۰۲۲ و پیش‌بینی شده به ۲۲۱ زتابایت در ۲۰۲۶ خواهد رسید.
• طی سه سال آینده، مقدار داده‌های تولیدشده از تمام تاریخ بشریت فراتر خواهد رفت.
نقش هوش مصنوعی:
• ۲۰۱۴: اولین مدل هوش مصنوعی مولد (Generative Adversarial Network) راه‌اندازی شد.
•اوپن ا ای سال ۲۰۱۸ چی پی تی وان را منتشر کرد.
سال ۲۰۲۲ چت جی پی تی منتشر شد و در ۵ روز اول ۱ میلیون کاربر جذب کرد.
• داده‌های جهانی در ۲۰۲۶ به ۲۲۱ زتابایت خواهد رسید، که بیش از ۱۰۰ برابر مقدار ۲۰۱۰ است.
• افزایش نمایی داده‌ها نتیجه پیشرفت‌های فناوری، دیجیتالی شدن اقتصاد، و رشد هوش مصنوعی است.
• نقش مدل‌های زبانی و سیستم‌های مولد هوش مصنوعی در این افزایش بسیار پررنگ است.
• این رشد می‌تواند چالش‌هایی مانند نیاز به زیرساخت‌های ذخیره‌سازی، امنیت داده‌ها، و مدیریت مصرف انرژی ایجاد کند.
➖➖➖➖➖
🟠دوره علم‌داده و هوش‌مصنوعی با پایتون
🪙(۵۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance

💭 آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟

این سؤالی بود که ۷۵ سال پیش برای اولین بار، به ذهن آلن تورینگ رسید.


❓ چه کسی#هوش_مصنوعی را ابداع کرد؟

❓ دلیل شکست پروژه‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی در دهه ۷۰ و ۸۰ میلادی چه بود؟

❓ انقلاب هوش مصنوعی در چه سالی اتفاق افتاد؟ کدام شرکت‌ها پیشرو بهره‌برداری از آن بودند‌؟

➖➖➖➖➖
🟠دوره علم‌داده و هوش‌مصنوعی با پایتون
🪙(۵۰ درصد تخفیف نوروزی)

➖➖➖➖➖
هوش‌مصنوعی در صنعت مالی
✅@pyfinance