Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Képzés
Fine-tuning is the process of adapting pre-trained AI models to specific domains and datasets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Introduction to AI in Financial Services
- Use cases: fraud detection, credit scoring, compliance monitoring
- Regulatory considerations and risk frameworks
- Overview of fine-tuning in high-risk environments
Preparing Financial Data for Fine-Tuning
- Sources: transaction logs, customer demographics, behavioral data
- Data privacy, anonymization, and secure processing
- Feature engineering for tabular and time-series data
Model Fine-Tuning Techniques
- Transfer learning and model adaptation to financial data
- Domain-specific loss functions and metrics
- Using LoRA and adapter tuning for efficient updates
Risk Prediction Modeling
- Predictive modeling for loan default and credit scoring
- Balancing interpretability vs. performance
- Handling imbalanced datasets in risk scenarios
Fraud Detection Applications
- Building anomaly detection pipelines with fine-tuned models
- Real-time vs. batch fraud prediction strategies
- Hybrid models: rule-based + AI-driven detection
Evaluation and Explainability
- Model evaluation: precision, recall, F1, AUC-ROC
- SHAP, LIME, and other explainability tools
- Auditing and compliance reporting with fine-tuned models
Deployment and Monitoring in Production
- Integrating fine-tuned models into financial platforms
- CI/CD pipelines for AI in banking systems
- Monitoring drift, retraining, and lifecycle management
Summary and Next Steps
Követelmények
- An understanding of supervised learning techniques
- Experience with Python-based machine learning frameworks
- Familiarity with financial datasets such as transaction logs, credit scores, or KYC data
Audience
- Data scientists in financial services
- AI engineers working with fintech or banking institutions
- Machine learning professionals building risk or fraud models
14 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Képzés - Booking
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Képzés - Enquiry
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási szakembereket céloz meg, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb transzfertanulási technikákat, és alkalmazni kívánják azokat a valós világ összetett problémáira.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A transzfertanulás fejlett fogalmainak és módszereinek megértése.
- Alkalmazzon tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
- Alkalmazza a folyamatos tanulást a fejlődő feladatok és adatkészletek kezeléséhez.
- Sajátítsa el a többfeladatos finomhangolást, hogy javítsa a modell teljesítményét a feladatok között.
Olvass tovább...
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország-n (online vagy helyszínen) az olyan haladó szintű AI karbantartási mérnökökre és MLOps szakemberekre célzódik, akik robust folyamatos tanulási csöveket és hatékony frissítési stratégiákat szeretnének megvalósítani telepített, finomított modellekhez.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Folyamatos tanulási munkameneteket tervezni és megvalósítani telepített modellekhez.
- Katasztrofális elfeledést csökkenteni megfelelő képzés és memóriakezelés révén.
- A modellváltozás vagy adatváltozás alapján automatizálni a figyelmeztetéseket és frissítéseket.
- Modellfrissítési stratégiákat integrálni a meglévő CI/CD és MLOps csövekbe.
Olvass tovább...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megbízhatóan és hatékonyan bevezetni a finomhangolt modelleket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a finomhangolt modellek gyártásba történő bevezetésének kihívásait.
- Tárolja és telepítse a modelleket olyan eszközökkel, mint a Docker és Kubernetes.
- A telepített modellek megfigyelésének és naplózásának megvalósítása.
- Optimalizálja a modelleket a késleltetés és a méretezhetőség érdekében a valós forgatókönyvekben.
Olvass tovább...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni az AI-modellek testreszabásában a kritikus pénzügyi feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a pénzügyi alkalmazások finomhangolásának alapjait.
- Használjon előre kiképzett modelleket a pénzügyi területen specifikus feladatokhoz.
- Alkalmazzon technikákat a csalások felderítésére, kockázatértékelésére és pénzügyi tanácsadásra.
- Biztosítsa a pénzügyi előírásoknak való megfelelést, például GDPR és SOX.
- Alkalmazzon adatbiztonsági és etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat a pénzügyi alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
- Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
- Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
- Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
Olvass tovább...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és AI-gyakorlóknak szól, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit kívánják megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Low-Rank Adaptation (LoRA) alapelveit.
- Valósítsa meg a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
- Optimalizálja a finomhangolást az erőforrás-korlátos környezetekhez.
- Értékelje és telepítse a LoRA-hangolt modelleket a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI-megoldásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az olyan multimodális modellek felépítését, mint a CLIP és a Flamingo.
- A multimodális adatkészletek hatékony előkészítése és előfeldolgozása.
- A multimodális modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz.
- Optimalizálja a modelleket a valós alkalmazásokhoz és a teljesítményhez.
Olvass tovább...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
- Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
- Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.
Olvass tovább...
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 ÓrákThis instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Olvass tovább...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
- Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
- Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 ÓrákThis instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 ÓrákThis instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az átlagos szintűtől a haladó szintűig terjedő machine learning mérnököknek, AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik megtanulni szeretnének, hogyan használják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és a kvantizálási technikák elméletét LLMs-re.
- Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvmodellek finomhangolására doméntartományi alkalmazásokhoz.
- Optimálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantizálással.
- Hatékonyan telepíteni és értékelni finomhangolt modelleket valós világbeli alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 ÓrákEz az oktató vezette élő képzés Magyarország-n (online vagy helyszínen) az olyan középszintű beágyazott AI-fejlesztők és élcsatási számítástechnikai szakemberek számára van szolgálatban, akik célszerűen finomítanak és optimalizálják a könnyű AI-modelleket erőforrás-korlátozott eszközökre való telepítéshez.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- kiválasztani és alkalmazni előre képzett modelleket, amelyek alkalmasak élcsatási telepítésre.
- kvantizálást, válogatást és más tömörítési technikákat alkalmazni a modellméret és a késleltetés csökkentésére.
- átvitel alapú tanulással finomítják a modelleket feladatspecifikus teljesítményre.
- optimalizált modelleket telepítenek valódi élcsatási hardverplatformokra.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élős vagy online tanfolyam középszintű ML gyakorlókra és AI fejlesztőkre célzódik, akik finomítani és telepíteni szeretnék nyílt súlyú modelleket, mint például LLaMA, Mistral és Qwen speciális üzleti vagy belső alkalmazásokra.
E tanfolyam befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az open-source LLM-eket alkotó rendszereket és különbségeiket.
- Adathalmazokat és finomítási beállításokat készíteni modellekhez, mint LLaMA, Mistral és Qwen.
- Finomítási folyamatokat futtatni Hugging Face Transformers és PEFT segítségével.
- Finomított modelleket értékelni, menteni és biztonságos környezetekben telepíteni.
Olvass tovább...
