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課程簡介
介紹
瞭解人工智慧的基礎知識和 Machine Learning
瞭解 Deep Learning
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深度學習基本概念概述
區分 Machine Learning 和深度學習
深度學習應用概述
Neural Networks 概述
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什麼是 Neural Networks
Neural Networks 與回歸模型
瞭解數學基礎和學習機制
構建人工神經網路
了解神經節點和連接
使用神經元、層以及輸入和輸出數據
瞭解單層感知器
監督學習和無監督學習之間的區別
學習前饋和反饋 Neural Networks
瞭解前向傳播和反向傳播
了解長短期記憶 (LSTM)
在實踐中探索復發性 Neural Networks
在實踐中探索卷積 Neural Networks
改進學習方式 Neural Networks
銀行業中使用的 Deep Learning 技術概述
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神經網路
自然語言處理
圖像識別
Speech Recognition
情感分析
探索 Deep Learning 銀行業案例研究
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反洗錢計劃
瞭解您的客戶 (KYC) 檢查
制裁名單監控
帳單欺詐監督
Risk Management
欺詐檢測
產品和客戶細分
績效評估
一般合規職能
瞭解 Deep Learning 對銀行業的好處
探索 Python 的不同深度學習庫
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TensorFlow
硬
使用 TensorFlow 設置 Python 進行深度學習
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安裝 TensorFlow Python API
測試 TensorFlow 安裝
設置 TensorFlow 進行開發
訓練您的第一個 TensorFlow 神經網路模型
使用 Keras 設定 Python 進行深度學習
使用 Keras 構建簡單的深度學習模型
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創建 Keras 模型
瞭解您的數據
指定深度學習模型
編譯模型
擬合您的模型
使用分類數據
使用分類模型
使用模型
使用 TensorFlow 進行銀行業深度學習
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準備數據
下載數據
準備訓練數據
準備測試數據
縮放輸入
使用佔位元和變數
最低要求
- 具有 Python 程式設計經驗
- 大致熟悉金融和銀行概念
- 基本熟悉統計學和數學概念
28 時間: