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課程簡介

金融業中的人工智慧介紹

  • 金融領域中AI應用的概覽(例如:詐欺偵測、演算法交易、風險評估)
  • 數據分析原則及金融數據類型的介紹
  • 實施AI時的倫理考量與法規遵循
  • 設定用於金融數據分析的Python/R環境

資料收集與預處理

  • 金融業中的數據來源(股票數據、市場指數、客戶數據)
  • 數據清洗、標準化與轉換技術
  • 增強數據分析的特徵工程
  • 為分析預處理金融數據集

用於金融數據的機器學習算法

  • 監督式學習算法(線性回歸、決策樹、隨機森林)
  • 無監督式學習用於異常偵測(K-means聚類、DBSCAN)
  • 案例研究分析:信用評分模型與風險管理
  • 構建監督式模型以預測股價

高級AI技術與模型優化

  • 用於金融數據的深度學習模型(使用LSTM進行時間序列預測)
  • 介紹強化學習在交易策略決策中的應用
  • 超參數調優與模型驗證
  • 為金融時間序列數據實施LSTM

可視化、解釋與報告

  • 使用函式庫(Matplotlib、Seaborn、Tableau)的最佳數據可視化實踐
  • 解讀模型輸出以獲取商業洞察
  • 為利害關係人創建綜合報告
  • 使用完整AI工作流分析並呈現金融數據

總結與後續步驟

最低要求

  • Python/R程式設計的基礎知識
  • 了解金融術語及基本統計學

對象

  • 金融分析師
  • 數據科學家
  • 風險經理
 28 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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