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课程大纲
介绍
了解人工智能的基础知识和 Machine Learning
了解 Deep Learning
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深度学习基本概念概述
区分 Machine Learning 和深度学习
深度学习应用概述
Neural Networks 概述
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什么是 Neural Networks
Neural Networks 与回归模型
了解数学基础和学习机制
构建人工神经网络
了解神经节点和连接
使用神经元、层以及输入和输出数据
了解单层感知器
监督学习和无监督学习之间的区别
学习前馈和反馈 Neural Networks
了解前向传播和反向传播
了解长短期记忆 (LSTM)
在实践中探索复发性 Neural Networks
在实践中探索卷积 Neural Networks
改进学习方式 Neural Networks
银行业中使用的 Deep Learning 技术概述
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神经网络
自然语言处理
图像识别
Speech Recognition
情感分析
探索 Deep Learning 银行业案例研究
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反洗钱计划
了解您的客户 (KYC) 检查
制裁名单监控
账单欺诈监督
Risk Management
欺诈检测
产品和客户细分
绩效评估
一般合规职能
了解 Deep Learning 对银行业的好处
探索 Python 的不同深度学习库
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TensorFlow
硬
使用 TensorFlow 设置 Python 进行深度学习
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安装 TensorFlow Python API
测试 TensorFlow 安装
设置 TensorFlow 进行开发
训练您的第一个 TensorFlow 神经网络模型
使用 Keras 设置 Python 进行深度学习
使用 Keras 构建简单的深度学习模型
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创建 Keras 模型
了解您的数据
指定深度学习模型
编译模型
拟合您的模型
使用分类数据
使用分类模型
使用模型
使用 TensorFlow 进行银行业深度学习
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准备数据
下载数据
准备训练数据
准备测试数据
缩放输入
使用占位符和变量
要求
- 具有 Python 编程经验
- 大致熟悉金融和银行概念
- 基本熟悉统计学和数学概念
28 小时