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Struttura del corso
Introduzione al dominio specifico Fine-Tuning
- Panoramica sulle tecniche di messa a punto
- Sfide nel settore finanziario
- Casi di studio dell'intelligenza artificiale in finanza
Modelli pre-addestrati per applicazioni finanziarie
- Introduzione ai modelli pre-addestrati più diffusi (ad esempio, GPT, BERT)
- Selezione di modelli appropriati per le attività finanziarie
- Preparazione dei dati per la messa a punto in finanza
Fine-Tuning Per le principali attività finanziarie
- Rilevamento delle frodi utilizzando modelli di machine learning
- Valutazione del rischio con la modellazione predittiva
- Costruire sistemi automatizzati di consulenza finanziaria
Affrontare le sfide dei dati finanziari
- Gestione di dati sensibili e sbilanciati
- Garantire la privacy e la sicurezza dei dati
- Integrazione delle normative finanziarie nei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale
Considerazioni etiche e normative
- Pratiche etiche di intelligenza artificiale nel settore finanziario
- Conformità a GDPR e SOX
- Mantenere la trasparenza nei modelli di intelligenza artificiale
Scalabilità e distribuzione dei modelli
- Ottimizzazione dei modelli per la distribuzione in produzione
- Monitoraggio e mantenimento delle prestazioni del modello
- Best practice per la scalabilità nelle applicazioni finanziarie
Applicazioni reali e casi di studio
- Sistemi di rilevamento delle frodi
- Modellazione del rischio per i portafogli d'investimento
- Servizio clienti basato sull'intelligenza artificiale nel settore finanziario
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dell'apprendimento automatico
- Familiarità con la programmazione Python
- Conoscenza dei concetti e della terminologia finanziaria
Pubblico
- Analisti finanziari
- Professionisti dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario
21 ore