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课程大纲
介绍
了解人工智能的基础知识和 Machine Learning
理解 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
概述 Neural Networks
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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、图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差异
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
Deep Learning 银行业务中使用的技术概述
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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
制裁名单监测
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
探索适用于 R 的不同深度学习包 R 中的深度学习与 Keras 和 RStudio
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R 的 Keras 包概述
安装 R 的 Keras 软件包
加载数据
使用内置数据集
使用文件中的数据
使用虚拟数据
在云中开发模型 使用 GPU 加速深度学习 将深度学习 Neural Networks 应用于计算机视觉、语音识别和文本分析。
总结和结论
要求
- 具有 R 编程的基本经验
- 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