نظرة عامة
- التخصص
- المحاسبة والمالية
- المدة
- 5 أيام
- شكل التدريب
- قاعة تدريب
- لغة التقديم
- الإنجليزية / العربية
- أقرب موعد
- 25 - 29 أكتوبر, 2026
- الرسوم
- USD 2,600للمشارك الواحد
لمحة عامة
في عصر من التغيرات الاقتصادية والمالية غير المسبوقة، أصبحت التحليلات التنبؤية أداة أساسية للمؤسسات المالية التي تسعى للبقاء في مقدمة المخاطر المحتملة. مع التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ظهرت قدرات جديدة غيرت المشهد في مجال التحليلات التنبؤية المالية، مما أعاد تعريف كيفية توقع الاتجاهات الاقتصادية وإدارة المخاطر المالية.
تمكّن التحليلات التنبؤية المالية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، المؤسسات من توقع التغيرات في الأسواق والتفاعل معها بشكل أكثر فعالية من أي وقت مضى. بدلاً من الاعتماد فقط على البيانات التاريخية التقليدية والنماذج الإحصائية الثابتة، يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات متقدمة مثل تعلم الآلة وتحليلات البيانات الضخمة، مما يمكّن من تحليل كميات هائلة من المعلومات لتوفير رؤى دقيقة حول الاتجاهات المستقبلية.
تتمتع خوارزميات التنبؤ المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمرونة وقوة أكبر، حيث يمكنها معالجة البيانات غير المنظمة مثل الأخبار الاقتصادية والبيانات الاجتماعية، والتعرف على الأنماط المعقدة التي قد تكون غير مرئية للطرق التقليدية. من خلال تحليل هذه الأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توقعات مستنيرة حول الأداء المالي، وأسعار الأصول، والاتجاهات الاقتصادية، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على معلومات دقيقة.
في، نحن ملتزمون بتزويد المحترفين الماليين بالمعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من هذه التطورات في التحليلات التنبؤية من أجل اتخاذ قرارات مثلى.
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
الفئة المستهدفة
- المحللون الماليون.
- مديرو الصناديق والمستثمرون المؤسسيون.
- مديرو المخاطر المالية.
- المستشارون الماليون.
- رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
- مديرو ومحللو البيانات.
- الخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.
- المهتمون بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المالية.
أهداف البرنامج
في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:
- مفهوم التحليلات التنبؤية وأهميتها في المجال المالي.
- استخدام البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات المالية المستقبلية.
- أسس الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية وتوقع الاتجاهات.
- الأدوات البرمجية والتقنيات المستخدمة في التحليل التنبؤي.
- جمع وتنظيف البيانات الكبيرة المتعلقة بالشؤون المالية.
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج رؤى دقيقة.
- استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين استراتيجيات الاستثمار واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.
محتوى الدورة
- مقدمة في التحليلات التنبؤية المالية
- تعريف التحليلات التنبؤية وأهميتها في السياق المالي.
- الفرق بين التحليلات التنبؤية والوصفية.
- كيف تساهم التحليلات التنبؤية في تحسين استراتيجيات الاستثمار، إدارة المخاطر، والتخطيط المالي.
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI)
- أسس الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
- التقنيات الرئيسية: التعلم الآلي، الشبكات العصبية، خوارزميات التحسين.
- استخدامات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي، مثل التنبؤ بأسعار الأسهم والكشف عن الاحتيال.
- جمع ومعالجة البيانات الكبيرة
- مصادر البيانات المالية (البيانات التاريخية، البيانات الحية، البيانات غير المنظمة).
- تقنيات تنظيف وتحضير البيانات للتحليل.
- أدوات وتقنيات تحليل البيانات الكبيرة، مثل Hadoop وSpark.
- بناء النماذج التنبؤية
- تصميم وبناء نماذج تنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- خوارزميات شائعة في التحليلات التنبؤية مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
- تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل دقة التنبؤ، F1-score، ومنحنى ROC.
- تطبيق التحليلات التنبؤية في إدارة المخاطر واستراتيجيات الاستثمار
- استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الفرص الاستثمارية وإدارة المحفظة.
- استخدام النماذج التنبؤية لتقييم المخاطر وتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر.
- التعامل مع التحديات الأخلاقية والتنظيمية
- التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية.
- القوانين واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات المالية.
- تطوير مهارات اتخاذ القرارات الاستراتيجية
- استخدام نتائج التحليلات التنبؤية في اتخاذ قرارات استراتيجية.
- تحليل وتفسير نتائج النماذج التنبؤية لتطوير استراتيجيات مالية فعالة.
الجدول الزمني والرسوم
2026 الجدول الزمني والرسوم
- 25 - 29 أكتوبر, 2026
- الإنجليزية
- 25 - 29 أكتوبر, 2026
- العربية
- 29 نوفمبر - 3 ديسمبر, 2026
- الإنجليزية
- 29 نوفمبر - 3 ديسمبر, 2026
- العربية
2027 الجدول الزمني والرسوم
- 24 - 28 يناير, 2027
- الإنجليزية
- 24 - 28 يناير, 2027
- العربية
- 28 فبراير - 4 مارس, 2027
- الإنجليزية
- 28 فبراير - 4 مارس, 2027
- العربية
- 25 - 29 أبريل, 2027
- الإنجليزية
- 25 - 29 أبريل, 2027
- العربية
- 30 مايو - 3 يونيو, 2027
- الإنجليزية
- 30 مايو - 3 يونيو, 2027
- العربية
- 25 - 29 يوليو, 2027
- الإنجليزية
- 25 - 29 يوليو, 2027
- العربية
- 29 أغسطس - 2 سبتمبر, 2027
- الإنجليزية
- 29 أغسطس - 2 سبتمبر, 2027
- العربية
- 24 - 28 أكتوبر, 2027
- الإنجليزية
- 24 - 28 أكتوبر, 2027
- العربية
- 28 نوفمبر - 2 ديسمبر, 2027
- الإنجليزية
- 28 نوفمبر - 2 ديسمبر, 2027
- العربية