Kursplan

Introduktion till AI i finanssektorn

  • Översikt över AI-applikationer inom finans (upptäckt av bedrägerier, algoritmisk handel, riskbedömning)
  • Introduktion till principer för dataanalys och typer av finansiella data
  • Etiska överväganden och regelefterlevnad vid implementering av AI
  • Konfigurera Python/R-miljö för analys av finansiella data

Datainsamling och förbehandling

  • Datakällor inom finanssektorn (aktiedata, marknadsindex, kunddata)
  • Tekniker för rensning, normalisering och transformering av data
  • Funktionsteknik för förbättrad dataanalys
  • Förbearbetning av en finansiell datauppsättning för analys

Machine Learning Algoritmer för finansiella data

  • Algoritmer för övervakad inlärning (linjär regression, beslutsträd, slumpmässig skog)
  • Oövervakad inlärning för avvikelseidentifiering (k-means-klustring, DBSCAN)
  • Fallstudieanalys: Kreditvärderingsmodeller och riskhantering
  • Skapa en övervakad modell för att förutsäga aktiekurser

Avancerade AI-tekniker och modelloptimering

  • Djupinlärningsmodeller för finansiella data (LSTM för tidsserieprognoser)
  • Introduktion till förstärkningsinlärning för beslutsfattande i handelsstrategier
  • Justering av hyperparametrar och modellvalidering
  • Implementera LSTM för finansiella tidsseriedata

Visualisering, tolkning och rapportering

  • Metodtips för datavisualisering med hjälp av bibliotek (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • Tolka modellutdata för affärsinsikter
  • Skapa omfattande rapporter för intressenter
  • Analysera och presentera finansiella data med hjälp av ett komplett AI-arbetsflöde

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper i Python/R-programmering
  • Förståelse för finansiell terminologi och grundläggande statistik

Publik

  • Finansanalytiker
  • Datavetare
  • Riskhanterare
 28 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (4)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier