من خلال هذه المحاضرة الجامعية القائمة على إعادة التعلُّم من خلال هذه الدورة التدريبية الجامعية القائمة على إعادة التعلُّم، ستستخدم TensorFlow و Scikit-learn لتحديد المخاطر المالية مثل التخلف عن السداد“ 

وفقًا لتقرير جديد صادر عن صندوق النقد الدولي، تواجه المؤسسات المالية تحديات متزايدة في إدارة المخاطر بسبب تقلبات السوق وتعقيدات المنتجات المالية. في ظل هذه الخلفية، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي حلاً رئيسيًا لتحسين قدرات التنبؤ بالمخاطر والتخفيف من حدتها. في هذا الصدد، يحتاج المحترفون إلى إتقان أدوات مثل TensorFlow و Scikit-learn لتحسين إدارة المخاطر المالية واكتشاف الاحتيال.  

لتسهيل هذه المهمة، تقدم TECH محاضرة جامعية مبتكرة في الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر المالية باستخدام TensorFlow و Scikit-learn. سيتناول مسار المسار الأكاديمي تقنيات التعلم الآلي Machine Learning الأكثر تطوراً لتقييم مخاطر الائتمان. تماشياً مع ذلك، سيتناول المنهج طرق المحاكاة المختلفة لإدارة المخاطر، بما في ذلك تقنية Monte Carlo. سيوفر البرنامج أيضًا مفاتيح للطلاب لتنفيذ أنظمة المراقبة المستمرة للمخاطر. بفضل هذا، سيطور الخريجون كفاءات متقدمة لتنفيذ خوارزميات التعلم العميق Deep Learning المطبقة على إدارة المخاطر المالية باستخدام TensorFlow و Scikit-learn. 

أما من حيث المنهجية، فيتم تدريس البرنامج الجامعي 100% عبر الإنترنت، مما يتيح للمهنيين فرصة الوصول إلى المحتوى من أي مكان وفي أي وقت، وتكييف الدراسة مع جداولهم الزمنية. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم TECH أسلوبها الثوري في التعلم: إعادة التعلم Relearning. يتكون هذا النظام من تكرار المفاهيم الأساسية من أجل تثبيت المعرفة وتسهيل التعلم الدائم. تجدر الإشارة إلى أن كل ما يحتاجه الطلاب هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي. ستجد هناك مجموعة واسعة من موارد الوسائط المتعددة الداعمة مثل الملخصات التفاعلية أو مقاطع الفيديو التوضيحية أو دراسات الحالة. بهذه الطريقة، سيستمتع الخريجون بتجربة تعليمية ديناميكية وممتعة.    

يسمح هذا المنهج بالتدريب في بيئات المحاكاة التي توفر تعلمًا غامرًا مبرمجًا للتدريب على مواقف حقيقية“

ؤتحتوي هذه المحاضرة الجامعية في الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر المالية TensorFlow و Scikit-learn على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في مجال الذكاء الاصطناعي. 
محتوياته البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة  
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

ستتمكن من متابعة البرنامج الجامعي 100% عبر الإنترنت، وتكييفه حسب احتياجاتك وتسهيل القيام به أثناء قيامك بنشاطك المهني بدوام كامل“   

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

هل تتطلع إلى تطوير حلول فعالة تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين تحديد المخاطر المالية؟ احصل على ذلك مع هذه الشهادة في 6 أسابيع فقط"

سوف تتعمق في الأدوات الأكثر تطوراً لتحسين المحافظ المالية"

سيتعمق المنهج الدراسي في تقنيات التعلم الآلي Machine Learning  الأكثر تطوراً لتقييم مخاطر الائتمان، مما يمكّن الطلاب من التنبؤ باحتمالية تخلف طالب الائتمان عن السداد بدقة أكبر. وعلى نفس المنوال، سوف يتعمق المنهج الدراسي في محاكاة Monte Carlo حتى يتمكن الخريجون من نمذجة عدم اليقين في المتغيرات المالية (مثل أسعار الفائدة أو أسعار الأصول أو التضخم) في سيناريوهات متعددة محتملة. بالإضافة إلى ذلك، ستوفر المواد التدريبية للخبراء أحدث تقنيات تقييم المشاريع وعرض النتائج. 

سوف تقوم ببناء نماذج تنبؤية للتنبؤ باحتمالية التقلبات في أسعار الأصول المالية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي“ 

وحدة 1 الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر المالية باستخدام TensorFlow و Scikit-learn 

1.1 أساسيات إدارة المخاطر المالية 

1.1.1 المفاهيم الأساسية لإدارة المخاطر 
2.1.1 أنواع المخاطر المالية 
3.1.1 أهمية إدارة المخاطر في التمويل 

2.1 نماذج مخاطر الائتمان باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.2.1 تقنيات التعلم الآلي machine learning لتقييم مخاطر الائتمان 
2.2.1 نماذج تسجيل النقاط scoring الائتمانية (scikit-learn) 
3.2.1 تنفيذ نماذج مخاطر الائتمان باستخدام Python 

3.1 نماذج مخاطر السوق باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.3.1 تحليل مخاطر السوق وإدارته 
2.3.1 تطبيق النمذجة التنبؤية لمخاطر السوق 
3.3.1 تنفيذ نماذج مخاطر السوق 

4.1 المخاطر التشغيلية وإدارتها باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.4.1 مفاهيم المخاطر التشغيلية وأنواعها 
2.4.1 تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر التشغيلية 
3.4.1 الأدوات والأمثلة العملية 

5.1 نماذج مخاطر السيولة باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.5.1 أساسيات مخاطر السيولة 
2.5.1 تقنيات التعلم الآلي Machine learning في تحليل مخاطر السيولة 
3.5.1 التنفيذ العملي لنماذج مخاطر السيولة 

6.1 تحليل المخاطر النظامية باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.6.1 مفاهيم المخاطر النُظُمية 
2.6.1 تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر النظامية 
3.6.1 دراسات الحالة وأمثلة عملية 

7.1 تحسين المحافظ مع مراعاة اعتبارات المخاطر 

1.7.1 تقنيات تحسين المحفظة 
2.7.1 دمج تدابير المخاطر في التحسين 
3.7.1 أدوات لتحسين المحافظ 

8.1 محاكاة المخاطر المالية 

1.8.1 مناهج محاكاة إدارة المخاطر 
2.8.1 تطبيق محاكاة Monte Carlo في مجال التمويل 
3.8.1 تنفيذ عمليات المحاكاة باستخدام Python 

9.1 التقييم والمراقبة المستمرة للمخاطر 

1.9.1 تقنيات لتقييم المخاطر المستمر 
2.9.1 أدوات مراقبة المخاطر والإبلاغ عنها 
3.9.1 تنفيذ أنظمة المراقبة المستمرة 

10.1 المشاريع والتطبيقات العملية في إدارة المخاطر 

1.10.1 تطوير مشاريع إدارة المخاطر المالية 
2.10.1 تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر 
3.10.1 تقييم وعرض نتائج المشاريع 

إن تطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر المالية باستخدام TensorFlow و Scikit-lean له مستقبل متنامٍ. سيؤهلك هذا المؤهل لمواجهة التحديات التي تواجهك في هذا المجال. قم بالتسجيل الآن"