در این دوره عملی، یاد خواهید گرفت چگونه یک سیستم کامل پیش‌بینی قیمت سهام را با استفاده از شبکه‌های LSTM در Python بسازید؛ یکی از قدرتمندترین معماری‌های یادگیری عمیق برای داده سری زمانی. این دوره برای افرادی با دانش اولیه برنامه‌نویسی طراحی شده است و شما را با پیش‌بینی مالی در دنیای واقعی بر پایه داده تاریخی بازار سهام، گام‌به‌گام همراه می‌کند.
ابتدا داده را با استفاده از yfinance از Yahoo Finance جمع‌آوری می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه داده قیمت سهام را با pandas، NumPy و matplotlib پیش‌پردازش و مصورسازی کنید. سپس به بررسی عمیق مدل‌سازی دنباله‌ای با LSTM در TensorFlow/Keras؛ یک شبکه عصبی قدرتمند برای شناسایی الگوها در داده دنباله‌ای مانند قیمت سهام خواهید پرداخت. در این دوره، طراحی معماری مدل، راهبردهای آموزش با استفاده از توقف زودهنگام و checkpointing و قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند پیش‌بینی پنجره‌ای غلتان و پیش‌بینی آینده را پوشش می‌دهیم.
همچنین یاد خواهید گرفت چگونه پروژه خود را در Google Colab با شتاب‌دهی GPU مستقر کنید و مدل‌ها، مقیاس‌دهنده‌ها، معیارها و نتایج را مستقیماً در Google Drive ذخیره کنید تا ذخیره‌سازی و دسترسی یکپارچه‌ای داشته باشید.
در پایان این دوره، برای توسعه ابزارهای پیش‌بینی سری زمانی خود مجهز خواهید بود؛ مهارتی ارزشمند در حوزه مالی، کاربردهای AI و تحلیل پیش‌بینی. چه دانشجو باشید، چه توسعه‌دهنده یا دانشمند داده مشتاق، این رویکرد پروژه‌محور تضمین می‌کند که بتوانید دانش خود را در دنیای واقعی اعمال کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
Building a Stock Price Predictor using LSTM in Keras
In this hands-on course, you'll learn how to build a complete Stock Price Prediction System using LSTM (Long Short-Term Memory) networks in Python — one of the most powerful deep learning architectures for time series data. Designed for learners with basic programming knowledge, this course walks you through real-world financial forecasting using historical stock market data.
You will begin with data collection from Yahoo Finance using yfinance, and learn how to preprocess and visualize stock price data with pandas, NumPy, and matplotlib. You’ll then dive deep into sequence modeling using LSTM from TensorFlow/Keras — a powerful neural network for capturing patterns in sequential data like stock prices. We will cover model architecture design, training strategies using early stopping and checkpointing, and advanced features such as rolling window forecasting and future prediction.
Additionally, you’ll learn how to deploy your project on Google Colab with GPU acceleration, and save models, scalers, metrics, and results directly to your Google Drive for seamless storage and access.
By the end of this course, you'll be equipped to develop your own time series forecasting tools — a valuable skill in finance, AI applications, and predictive analytics. Whether you're a student, developer, or aspiring data scientist, this project-based approach ensures you can apply your knowledge in the real world.
نظرات کاربران