課程簡介

金融領域的 AI 簡介

  • AI 在金融領域的應用概述(欺詐檢測、演算法交易、風險評估)
  • 數據分析原理和財務數據類型簡介
  • AI 實施中的道德注意事項和法規遵從性
  • 設置用於財務數據分析的 Python/R 環境

數據收集和預處理

  • 金融領域的資料來源(股票數據、市場指數、客戶數據)
  • 數據清理、規範化和轉換技術
  • 用於增強數據分析的特徵工程
  • 預處理財務數據集以進行分析

Machine Learning 金融數據演算法

  • 監督式學習演算法(線性回歸、決策樹、隨機森林)
  • 用於異常檢測的無監督學習(k-means 聚類、DBSCAN)
  • 案例研究分析:信用評分模型和風險管理
  • 構建用於預測股票價格的監督模型

高級 AI 技術和模型優化

  • 金融數據的深度學習模型(用於時間序列預測的 LSTM)
  • 用於交易策略決策的強化學習簡介
  • 超參數調整和模型驗證
  • 為金融時間序列數據實施 LSTM

可視化、解釋和報告

  • 使用庫的數據可視化最佳實踐(Matplotlib、Seaborn、Tableau)
  • 解釋模型輸出以獲得業務洞察
  • 為利益相關者創建全面的報告
  • 使用完整的 AI 工作流程分析和呈現財務數據

總結和後續步驟

最低要求

  • Python/R 程式設計的基本知識
  • 瞭解金融術語和基本統計數據

觀眾

  • 金融分析師
  • 數據科學家
  • 風險管理師
 28 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (4)

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