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课程大纲
Machine Learning在Finance中的介绍
- AI和ML在金融行业的概述
- 机器学习的类型(监督学习、无监督学习、强化学习)
- 欺诈检测、信用评分和风险建模的案例研究
Python与数据处理基础
- 使用Python进行数据操作和分析
- 使用Pandas和NumPy探索金融数据集
- 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化
Supervised Learning用于金融预测
- 线性回归和逻辑回归
- 决策树和随机森林
- 模型性能评估(准确率、精确率、召回率、AUC)
Unsupervised Learning与异常检测
- 聚类技术(K-means、DBSCAN)
- 主成分分析(PCA)
- 用于欺诈预防的异常值检测
信用评分与风险建模
- 使用逻辑回归和基于树的算法构建信用评分模型
- 在风险应用中处理不平衡数据集
- 金融决策中的模型可解释性和公平性
使用Machine Learning进行欺诈检测
- 常见的金融欺诈类型
- 使用分类算法进行异常检测
- 实时评分和部署策略
模型部署与金融AI中的伦理
- 使用Python、Flask或云平台部署模型
- 伦理考量和监管合规(如GDPR、可解释性)
- 在生产环境中监控和重新训练模型
总结与下一步
要求
- 了解基础统计和财务概念
- 具备使用Excel或其他数据分析工具的经验
- 基础编程知识(最好是Python)
受众
- 财务分析师
- 精算师
- 风险管理人员
21 小时
客户评论 (1)
我非常欣赏培训师的授课方式。即使Finance不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时合理安排时间。练习的间隔也很恰当。Communication与参与者的互动始终存在。材料非常合适,不多不少。他对一些较为复杂的内容进行了很好的阐述,确保每个人都能理解。
Diana
课程 - ChatGPT for Finance
机器翻译