Kurzusleírás

Bevezetés a multimodális mesterséges intelligenciába a pénzügyekben

  • A multimodális mesterséges intelligencia áttekintése és pénzügyi alkalmazásai
  • Pénzügyi adatok típusai: strukturált vs. strukturálatlan
  • Kihívások a pénzügyi AI alkalmazása során

Kockázatanalízis multimodális mesterséges intelligenciával

  • A pénzügyi kockázatkezelés alapjai
  • Mesterséges intelligencia alkalmazása előrejelezi a kockázatokat
  • Esetenkénti tanulmány: AI-alapú hitelszintelemzési modellek

Csalás detektálás mesterséges intelligenciával

  • A pénzügyi csalás gyakori típusai
  • AI technikák anomáliák detektálásához
  • Valós idejű csalás detektálás stratégiái

Természetes nyelv feldolgozása (NLP) a pénzügyi szövegek elemzéséhez

  • Belejárás az információkhoz a pénzügyi jelentések és hírek alapján
  • Érzelmek elemzése piaci előrejelezéshez
  • LLM-ök (nagy nyelvi modellek) alkalmazása a szabályozás és ellenőrzés érdekében

Képfelismerés a pénzügyekben

  • Csaló dokumentumok felismerése AI-vel
  • Írás és aláírás elemzése hitelesítéshez
  • Esetenkénti tanulmány: AI-alapú ellenőrzési ellenőrzés

Viselkedés elemzése csalás detektáláshoz

  • Ügyfélviselkedés nyomon követése AI-vel
  • Biometrikus hitelesítés és csalás megelőzés
  • Tranzakció minták elemzése gyanús tevékenységek felismerésére

Pénzügyi algoritmusmodellek fejlesztése és üzembe helyezése

  • Adatfeldolgozás és jellemzők kinyerése
  • AI modellek tanítása pénzügyi alkalmazásokhoz
  • Algoritmus-alapú csalásmegelőző rendszerek üzembe helyezése

Szabályozás és etikai szempontok

  • AI felügyelet és megfelelőség a pénzintézetekben
  • Előítéletek és egyenlőtlenség a pénzügyi algoritmusmodellekben
  • Felelős AI használatának legjobb gyakorlásai a pénzügyekben

A jövőbeli trendek az AI-alapú pénzügyekben

  • Fejlődés az AI-ben a pénzügyi előrejelezés terén
  • Új AI technikák a csalás megelőzéséhez
  • A mesterséges intelligencia szerepe a jövőbeni bank- és befektetési világban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek mesterséges intelligenciáról és gépi tanulásról
  • Pénzügyi adatok és kockázatkezelés megértése
  • Tapasztalat Python programozással és adatelemzéssel

Célközönség

  • Pénzügyi szakemberek
  • Adatelemzők
  • Kockázatkezelők
  • A pénzügyi szektor mesterséges intelligencia mérnököi
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák