عن الدورة
أدى النجاح الكبير لتعلم الآلة، ولا سيما التعلم العميق في تطبيقات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية، إلى رفع سقف التوقعات بشأن هذه التقنيات، وتسارع انتشار استخدامها في مجالات متعددة. ولم يكن القطاع المالي استثناءً من ذلك، إذ شهدت السنوات الست الماضية زيادة ملحوظة في استخدام نماذج تعلم الآلة في السياقات المالية والمصرفية والتأمينية. تقوم فرق علوم البيانات والتحليلات المتقدمة في مجتمعات التمويل والتأمين بتطبيق هذه النماذج بصورة منتظمة، وقد أصبحت جزءًا مهمًا من أدواتها اليومية. في هذه الدورة، سنبدأ بعرض مراجعة لبعض تطبيقات تعلم الآلة والتعلم العميق، ثم نوضح كيفية توظيفها في التطبيقات المالية من خلال أمثلة عملية ملموسة أثارت اهتمامًا كبيرًا داخل الصناعة. ستساعدك هذه الدورة على فهم متى وكيف ينبغي استخدام نماذج تعلم الآلة وفقًا للسياق التجاري، كما ستعرض أفضل الممارسات في تعلم الآلة، وبخاصة التعلم العميق، عند تطبيقها في البيئات المالية. كما تتناول الدورة موضوعات متقدمة وذات صلة مباشرة بالقطاع، مثل الشبكات العصبية البيانية في الأسواق المالية، والتعلم المعزز في تحسين المحافظ الاستثمارية، واستخراج المعلومات، ومقاييس الاستدامة والحوكمة البيئية والاجتماعية (ESG).
ماذا ستتعلم
- التعرّف على متى وكيفية استخدام نماذج تعلم الآلة وفقًا للسياق التجاري.
- تطبيق أفضل ممارسات تعلم الآلة، ولا سيما التعلم العميق، في سياق التطبيقات المالية.
- فهم الشبكات العصبية البيانية في الأسواق المالية.
- استكشاف التعلم المعزز في تحسين المحافظ الاستثمارية.
- التعرّف على استخراج المعلومات ومقاييس ESG.
المدرسون
Manuel Morales
Ph.D. Associate Professor
Rheia Khalaf
M.Sc. Director, Collaborative Research & Partnerships
Alexandre Nguyen
M. Sc., Instructor,
Frederik Wenkel
Ph.D. candidate