كل الدورات
عن الدورة
يركز هذا المساق على تمكين المتعلمين من حل المشكلات العملية التي يمكن معالجتها بتعلم الآلة في المجال المالي. يغطي المساق مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم المُشرف، والتعلم غير المُشرف، والتعلم التعزيزي، ويوفر معارف حول اختيار الطريقة المناسبة للمشكلة المالية المحددة. يستخدم المتعلمون حزم بايثون المفتوحة المصدر لتصميم واختبار وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي، مع التركيز على تطبيقات التداول وإدارة المحافظ. يستهدف المساق محترفين في المؤسسات المالية، والأفراد المهتمين بالتعلم الآلي في التداول، والطلاب بدورات ذات علاقة بالتمويل وعلوم البيانات والرياضيات. يشترط المساق معرفة أساسية ببايثون والجبر الخطي وحساب الاحتمالات والتفاضل والتكامل لإتمام التمارين التطبيقية.
ماذا ستتعلم
- استخدام حزم بايثون المفتوحة المصدر لتصميم واختبار وتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة في التمويل
- فهم خوارزميات التعلم المُشرف وغير المُشرف والتعلم التعزيزي وتطبيقاتها المالية
- تقييم أداء الحلول التي تم تطويرها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات المتعلقة بالتعلم الآلي
- استعداد لممارسة التمارين العملية القائمة على الحالات
المدرسون
I
Igor Halperin
المواضيع
تعلم الآلة
علوم البيانات
الخوارزميات
علوم الحاسوب
التعلم غير المراقب
برمجة بايثون
تعلم الآلة التطبيقي
التداول المالي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علوم البيانات
الخوارزميات
علوم الحاسوب
التعلم غير المراقب
برمجة بايثون
تعلم الآلة التطبيقي
التداول المالي
Portfolio Management
Correlation Analysis
إعلان
إعلان