حقيبة تدريبية
الذكاء الاصطناعي المالي: النمذجة الذكية وتحليل البيانات واتخاذ القرار
5 أيام، 25 ساعة تدريبية
تتضمن الحقيبة الملفات التالي:
- شرائح العرض Power Point
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- استمارة تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)
الهدف العام:
- تمكين المشاركين من استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي لتطوير النماذج الذكية، تحليل البيانات بدقة، ودعم اتخاذ القرار بناءً على رؤى تحليلية متقدمة وحالات عملية واقعية.
الأهداف التفصيلية:
- فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في المجال المالي
- اكتساب مهارات النمذجة المالية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
- تحليل البيانات المالية واستخلاص المؤشرات الهامة
- استخدام الخوارزميات الذكية لدعم اتخاذ القرار
- تنفيذ حالات عملية لمحاكاة بيئات مالية حقيقية
الفئة المستهدفة:
- المحللون الماليون.
- مدراء الاستثمار.
- مسؤولو التحول الرقمي في المؤسسات المالية.
- خبراء البيانات.
- المعنيين بتحليل البيانات المالية واتخاذ القرارات الاستراتيجية.
المحاور التدريبية:
اليوم الأول: مقدمة في الذكاء الاصطناعي المالي
الجلسة الأولى: أساسيات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي
- تعريف الذكاء الاصطناعي ومكوناته
- أهمية الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي
- التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي المالي
- دور البيانات الضخمة في القرارات المالية
- أمثلة على تطبيقات ناجحة
الجلسة الثانية: بيئة البيانات المالية
- مصادر البيانات المالية
- تنظيف البيانات ومعالجتها
- أدوات تحليل البيانات المالية
- دمج البيانات من مصادر متعددة
- حالة عملية: إعداد قاعدة بيانات مالية
اليوم الثاني: النمذجة الذكية في التحليل المالي
الجلسة الأولى: أسس النمذجة المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- مفاهيم النمذجة المالية
- اختيار الخوارزميات المناسبة
- تحليل المخاطر باستخدام النماذج الذكية
- توقع الأداء المالي
- حالة عملية: تصميم نموذج مالي بسيط
الجلسة الثانية: الخوارزميات المالية المتقدمة
- التعلم الآلي (Machine Learning) في التحليل المالي
- التعلم العميق (Deep Learning) للتنبؤات المالية
- تحليل الاتجاهات والأسواق
- نماذج الانحدار والانحدار اللوجستي
- حالة عملية: بناء نموذج تنبؤ بالأسعار
اليوم الثالث: تحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: أدوات وتقنيات تحليل البيانات
- التحليل المال باستخام R و Python.
- التصور البياني للبيانات المالية
- تحليل الأنماط والشذوذ
- التحليلات التنبؤية
- حالة عملية: تحليل بيانات شركة معينة
الجلسة الثانية: تحليل الأسواق والاستثمارات
- تحليل المحافظ الاستثمارية
- تقدير المخاطر الاستثمارية
- النماذج الكمية لاتخاذ القرارات
- تحليل الأداء التاريخي
- حالة عملية: تقييم الاستثمار باستخدم AI
اليوم الرابع: اتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: استراتيجيات اتخاذ القرار المالي
- الإطار النظري لاتخاذ القرار
- دمج النماذج التحليلية في القرار
- مؤشرات الأداء الرئيسية
- إدارة المخاطر بالذكاء الاصطناعي
- حالة عملية: دعم قرار استثماري
الجلسة الثانية: أنظمة دعم القرار
- أنظمة دعم القرار التفاعلية
- التحليل الفوري واتخاذ القرار اللحظي
- استخدام لوحات التحكم المالية
- التكامل مع أنظمة المعلومات المؤسسية
- حالة عملية: بناء لوحة تحكم مالية
اليوم الخامس: تطبيقات عملية واستشراف المستقبل
الجلسة الأولى: تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالي
- أتمتة العمليات المالية
- التنبؤ بالسيولة النقدية
- كشف الاحتيال المالي
- إدارة الديون والقروض
- حالة عملية: كشف احتيال مالي
الجلسة الثانية: مستقبل الذكاء الاصطناعي في المجال المالي
- التقنيات المستقبلية في AI المالي
- التقنيات المستقبلية في AI المالي.
- التحديات الأخلاقية والقانونية
- الذكاء الاصطناعي المستدام
- التكامل مع تقنيات البلوك تشين
- حالة عملية: تطوير استراتيجية مالية
