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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)
Deepthi非常關注我的需求,她能夠判斷何時增加複雜度,何時採取更結構化的方法。Deepthi真正按照我的節奏進行培訓,確保我能夠自己使用新的功能/工具。她先演示,然後讓我自己重新操作,這極大地幫助了我鞏固所學內容。我對這次培訓的結果以及Deepthi的專業水平感到非常滿意!
Deepthi - Invest Northern Ireland
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他準備充分,並且非常富有同情心
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