СВО "Бакалавр"
Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/10246
Browse
2 results
Search Results
Item РОЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В УПРАВЛІННІ ПОРТФЕЛЕМ ЦІННИХ ПАПЕРІВ(2024) Кажаєв, М. В.У сучасному світі штучний інтелект (ШІ) відіграє ключову роль у багатьох аспектах фінансових ринків, зокрема в управлінні портфелем цінних паперів. Ця анотація розглядає, як ШІ використовується для аналізу даних, прогнозування цінових тенденцій, оптимізації інвестиційних стратегій та ризик-менеджменту. Обговорюються основні методи та техніки, такі як машинне навчання, аналіз великих даних та нейронні мережі, які дозволяють автоматизувати процеси прийняття рішень у фінансовому управлінні. Підкреслюється значення ШІ у покращенні ефективності та точності прогнозування на фондовому ринку, що робить його незамінним інструментом для сучасних управителів портфелів. In today's world, artificial intelligence (AI) plays a crucial role in various aspects of financial markets, particularly in securities portfolio management. This abstract explores how AI is utilized for data analysis, price trend forecasting, investment strategy optimization, and risk management. Key methods and techniques such as machine learning, big data analytics, and neural networks are discussed, highlighting their automation capabilities in decision-making processes within financial management. The significance of AI in enhancing efficiency and accuracy of market predictions is underscored, making it an indispensable tool for modern portfolio managers.Item Реалізація методу пошуку глобального оптимуму із застосуванням мови програмування Python(2020) Коломієць, О. Е.При вирішенні задач штучного інтелекту значні перешкоди пов'язані з відсутністю поширених методів оптимізації, які б дозволяли: пошук глобальних екстремумів у заданій області та широке застосовування паралельних операцій при їх реалізації. Метою роботи була реалізація методу оптимізації, що дозволяє пошук усіх локальних екстремумів (глобального) у заданій n-мірній області з широким застосовуванням паралельних операцій при їх пошуку. При реалізації методу були використані як теоретичні так і емпіричні методи досліджень. Результатом є програмний засіб, що реалізує поставлену мету. / When solving tasks in the field of artificial intelligence most problems are related to an absence of the well-known optimization methods that allow: search of global extrema in a given field and wide use of parallel calculations in their implementation. The objective of a work was an implementation of such optimization method that allow search of all local extrema (global) in given n-dimensional field with a wide usage of parallel calculations when searching for them. Both theoretical and empirical research methods were used in the implementation of the method. The result is a software tool that implements the given objective.