聯繫我們

課程簡介

金融領域中的人工智慧簡介

  • 人工智慧在金融業應用的概覽(詐欺偵測、演算法交易、風險評估)
  • 數據分析原則及財務數據類型的介紹
  • 人工智慧實施中的倫理考量與合規要求
  • 設置用於財務數據分析的 Python/R 環境

數據收集與預處理

  • 金融業的數據來源(股票數據、市場指數、客戶數據)
  • 數據清洗、標準化及轉換技術
  • 增強數據分析的特徵工程
  • 對財務數據集進行預處理以供分析

用於財務數據的機器學習算法

  • 監督式學習算法(線性迴歸、決策樹、隨機森林)
  • 用於異常偵測的非監督式學習(k-means 聚類、DBSCAN)
  • 案例研究分析:信用評分模型與風險管理
  • 構建監督式模型以預測股價

高級人工智慧技術與模型優化

  • 用於財務數據的深度學習模型(LSTM 用於時間序列預測)
  • 強化學習在交易策略決策中的介紹
  • 超參數調整與模型驗證
  • 為財務時間序列數據實施 LSTM

可視化、解讀與報告

  • 使用函式庫(Matplotlib、Seaborn、Tableau)的數據可視化最佳實踐
  • 解讀模型輸出的商業洞察
  • 為利益相關者創建綜合報告
  • 利用完整的人工智慧工作流程分析並展示財務數據

總結與下一步

最低要求

  • 具備 Python/R 程式設計基礎知識
  • 了解金融術語及基礎統計學

適用對象

  • 財務分析師
  • 數據科學家
  • 風險管理師
 28 小時

客戶評論 (3)

課程分類