Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в ИИ във финансовия сектор
- Преглед на приложенията на ИИ във финансите (откриване на измами, алгоритмична търговия, оценка на риска)
- Въведение в принципите на анализа на данни и видовете финансови данни
- Етични съображения и регулаторно съответствие при внедряване на ИИ
- Настройка на среда Python/R за анализ на финансови данни
Събиране и предварителна обработка на данни
- Източници на данни във финансовия сектор (борсови данни, пазарни индекси, данни за клиенти)
- Техники за почистване, нормализиране и трансформация на данни
- Създаване на характеристики за подобрен анализ на данни
- Предварителна обработка на набор от финансови данни за анализ
Алгоритми за машинно обучение за финансови данни
- Алгоритми за обучение с учител (линейна регресия, дървета на решенията, случайна гора)
- Обучение без учител за откриване на аномалии (k-means клъстериране, DBSCAN)
- Анализ на казус: Модели за кредитен скоринг и управление на риска
- Изграждане на модел с учител за прогнозиране на цени на акции
Напреднали ИИ техники и оптимизация на модели
- Модели за дълбоко обучение за финансови данни (LSTM за прогнозиране на времеви редове)
- Въведение в обучението с утвърждаване за вземане на решения в стратегии за търговия
- Настройка на хиперпараметри 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 модели за бизнес изводи
- Създаване на изчерпателни доклади за заинтересованите страни
- Анализиране и представяне на финансови данни чрез пълен ИИ работен процес
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по програмиране на Python/R
- Разбиране на финансова терминология и основна статистика
Аудитория
- Финансови анализатори
- Data учени
- Риск мениджъри
Отзиви от участници (3)
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
той беше добре подготвен - и е много симпатичен
Oliver - Post CH AG
Курс - Splunk Fundamentals
Машинен превод
много praktични упражнения
Marcin - Narodowy Bank Polski
Курс - Splunk Data Administration
Машинен превод