План на курса
Въведение в ИИ във финансовия сектор
- Преглед на AI приложенията във финансите (откриване на измами, алгоритмична търговия, оценка на риска)
- Въведение в принципите за анализ на данни и видовете финансови данни
- Етични съображения и регулаторно съответствие при прилагането на AI
- Настройка на Python/R среда за анализ на финансови данни
Събиране на данни и предварителна обработка
- Източници на данни във финансовия сектор (борсови данни, пазарни индекси, данни за клиенти)
- Техники за почистване, нормализиране и трансформиране на данни
- Инженеринг на функции за подобрен анализ на данни
- Предварителна обработка на набор от финансови данни за анализ
Machine Learning Алгоритми за финансови данни
- Алгоритми за контролирано обучение (линейна регресия, дървета на решенията, произволна гора)
- Неконтролирано обучение за откриване на аномалии (k-означава групиране, DBSCAN)
- Анализ на казус: Модели за кредитен скоринг и управление на риска
- Изграждане на контролиран модел за прогнозиране на цените на акциите
Усъвършенствани AI техники и оптимизация на модела
- Модели за дълбоко обучение за финансови данни (LSTM за прогнозиране на времеви серии)
- Въведение в обучението за засилване за вземане на решения при търговски стратегии
- Хиперпараметрична настройка и валидиране на модела
- Внедряване на LSTM за финансови данни от времеви редове
Визуализация, интерпретация и докладване
- Най-добри практики за визуализация на данни с помощта на библиотеки (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Интерпретиране на резултатите от модела за бизнес прозрения
- Създаване на изчерпателни отчети за заинтересованите страни
- Анализирайте и представяйте финансови данни, като използвате пълен AI работен процес
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по Python/R програмиране
- Разбиране на финансова терминология и основни статистики
Публика
- Финансови анализатори
- Учени по данни
- Мениджъри на риска
Отзиви от потребители (4)
Дипти беше изключително чувствителна към моите нужди, тя умее да разбере кога да добави нива на сложност и кога да се задържи и да предприеме по-структуриран подход. Дипти изключително добре работеше в моя темп и сигурни беше, че мога да използвам новите функции/инструменти самостоятелно, като първо ми показваше, а после ме оставяше да ги реконструирам сам, което много помогна за закрепяването на обучението. Не мога да изразя колко съм доволен от резултатите от това обучение и от нивото на експертиза на Дипти!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Курс - IBM Cognos Analytics
Машинен превод
Поделете пример на приложение
Курс - Alteryx for Data Analysis
Машинен превод
Много ясно изложено и обяснено
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Курс - Alteryx for Developers
Машинен превод
Линейната регресия - алгоритъм за предвиждане на тренд
Vincent Ko - UBS
Курс - Data Preparation with Alteryx
Машинен превод