Kurzusleírás

Bevezetés a Federated Learningbe a pénzügyi szektorban

  • A Federated Learning fogalmának és előnyeinek áttekintése
  • A Federated Learning implementálásának kihívásai a pénzügyi szektorban
  • A Federated Learning alkalmazási esetei a pénzügyi iparágban

Adatvédelmet biztosító mesterséges intelligencia technikák

  • Adatvédelem biztosítása a Federated Learning modellekben
  • Biztonságos adatösszesítési és elemzési technikák
  • Megfelelőség a pénzügyi adatvédelmi szabályozásokkal

Federated Learning alkalmazások a pénzügyi szektorban

  • Csalásfelismerés Federated Learning segítségével
  • Kockázatkezelés és prediktív elemzés
  • Együttműködésen alapuló mesterséges intelligencia a szabályozási megfelelőség területén

Federated Learning implementálása pénzügyi rendszerekben

  • Federated Learning környezetek beállítása
  • Federated Learning integrálása meglévő pénzügyi munkafolyamatokba
  • Sikeres implementációk esettanulmányai

A Federated Learning jövőbeli trendjei a pénzügyi szektorban

  • Új technológiák és módszertanok
  • Skálázhatóság és teljesítményoptimalizálás
  • A Federated Learning jövőbeli irányainak feltárása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat a pénzügyi területen vagy pénzügyi adatelemzésben
  • Alapvető ismeretek a mesterséges intelligenciáról és a gépi tanulásról
  • Ismeretek az adatvédelmi szabályozásokról

Célközönség

  • Pénzügyi adattudósok
  • Mesterséges intelligencia fejlesztők a pénzügyi szektorban
  • Adatvédelmi tisztviselők a pénzügyi szektorban
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák