Thank you for sending your enquiry! One of our team member will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team member will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés
A mesterséges intelligencia alapjainak megértése és Machine Learning
Megértés Deep Learning
- A mély tanulás alapvető fogalmainak áttekintése Az Machine Learning és a mélytanulás közötti különbségtétel A mélytanulási alkalmazások áttekintése
A Neural Networks áttekintése
- Mik azok Neural Networks Neural Networks vs regressziós modellek A matematikai alapok és tanulási mechanizmusok megértése Mesterséges neurális hálózat felépítése Neurális csomópontok és kapcsolatok megértése Neuronokkal, rétegekkel, valamint bemeneti és kimeneti adatokkal Az egyrétegű perceptronok megértése Különbségek a felügyelt és a tanulatlan tanulás között és visszajelzés Neural Networks Az előre terjedés és a visszaszaporodás megértése A hosszú rövid távú memória (LSTM) megértése Az ismétlődő Neural Networks feltárása a gyakorlatban A konvolúciós Neural Networks feltárása a gyakorlatban Az út javítása Neural Networks Tanuljon
Áttekintés a Deep Learning banki technikákról
- Neurális hálózatok természetes nyelvi feldolgozás képfelismerés Speech Recognition Szentimentális elemzés
Exploring Deep Learning esettanulmányok banki ügyekben
- Pénzmosás elleni programok Ismerje meg ügyfelét (KYC) Ellenőrzések Szankciólista Monitoring Számlázási csalások Felügyelete Risk Management Csalásfelderítés Termék- és ügyfélszegmentálási teljesítményértékelés Általános megfelelőségi funkciók
A Deep Learning banki előnyeinek megértése
Különböző mély tanulási könyvtárak felfedezése Python számára
- TensorFlow Nehéz
A Python beállítása a TensorFlow segítségével a mélytanuláshoz
- A TensorFlow Python API telepítése A TensorFlow telepítési beállítások TensorFlow tesztelése a fejlesztéshez Az első TensorFlow neurális hálózati modelled
Beállítás Python a Keras segítségével a mély tanuláshoz
Egyszerű mély tanulási modellek felépítése a Keras segítségével
- Keras Modell létrehozása Az Ön adatainak megértése A mélytanulási modell megadása A modell összeállítása A modell illesztése Az Ön osztályozási adataival való munka Osztályozási modellek használata az Ön modelljei segítségével
Együttműködés a TensorFlow-vel a Deep Learning for Banking területén
- Az adatok előkészítése Az adatok letöltése A képzési adatok előkészítése Tesztadatok skálázási bemeneteinek előkészítése helyőrzők és változók használatával
Követelmények
- Python programozási tapasztalat
- A pénzügyi és banki fogalmak általános ismerete
- Statisztikai és matematikai fogalmak alapvető ismerete
28 Hours