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課程簡介
金融領域的 AI 簡介
- AI 在金融領域的應用概述(欺詐檢測、演算法交易、風險評估)
- 數據分析原理和財務數據類型簡介
- AI 實施中的道德注意事項和法規遵從性
- 設置用於財務數據分析的 Python/R 環境
數據收集和預處理
- 金融領域的資料來源(股票數據、市場指數、客戶數據)
- 數據清理、規範化和轉換技術
- 用於增強數據分析的特徵工程
- 預處理財務數據集以進行分析
Machine Learning 金融數據演算法
- 監督式學習演算法(線性回歸、決策樹、隨機森林)
- 用於異常檢測的無監督學習(k-means 聚類、DBSCAN)
- 案例研究分析:信用評分模型和風險管理
- 構建用於預測股票價格的監督模型
高級 AI 技術和模型優化
- 金融數據的深度學習模型(用於時間序列預測的 LSTM)
- 用於交易策略決策的強化學習簡介
- 超參數調整和模型驗證
- 為金融時間序列數據實施 LSTM
可視化、解釋和報告
- 使用庫的數據可視化最佳實踐(Matplotlib、Seaborn、Tableau)
- 解釋模型輸出以獲得業務洞察
- 為利益相關者創建全面的報告
- 使用完整的 AI 工作流程分析和呈現財務數據
總結和後續步驟
最低要求
- Python/R 程式設計的基本知識
- 瞭解金融術語和基本統計數據
觀眾
- 金融分析師
- 數據科學家
- 風險管理師
28 時間:
客戶評論 (4)
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!
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表達和解釋非常清晰
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