Kursplan

Introduksjon til AI i finanssektoren

  • Oversikt over AI-applikasjoner innen finans (oppdagelse av svindel, algoritmisk handel, risikovurdering)
  • Introduksjon til dataanalyseprinsipper og typer finansielle data
  • Etiske betraktninger og regulatorisk overholdelse i AI-implementering
  • Sette opp Python/R-miljø for finansiell dataanalyse

Datainnsamling og forbehandling

  • Datakilder i finanssektoren (aksjedata, markedsindekser, kundedata)
  • Datarensing, normalisering og transformasjonsteknikker
  • Funksjonsteknikk for forbedret dataanalyse
  • Forbehandling av et økonomisk datasett for analyse

Machine Learning Algoritmer for finansielle data

  • Overvåkede læringsalgoritmer (lineær regresjon, beslutningstrær, tilfeldig skog)
  • Uovervåket læring for deteksjon av anomalier (k-betyr clustering, DBSCAN)
  • Kasusstudieanalyse: Kredittscoringsmodeller og risikostyring
  • Bygge en overvåket modell for å forutsi aksjekurser

Avanserte AI-teknikker og modelloptimalisering

  • Dyplæringsmodeller for økonomiske data (LSTM for tidsserieprognoser)
  • Introduksjon til forsterkende læring for beslutningstaking i handelsstrategier
  • Hyperparameterinnstilling og modellvalidering
  • Implementering av LSTM for finansielle tidsseriedata

Visualisering, tolkning og rapportering

  • Beste praksis for datavisualisering ved bruk av biblioteker (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • Tolke modellutdata for forretningsinnsikt
  • Lage omfattende rapporter for interessenter
  • Analyser og presenter økonomiske data ved hjelp av en komplett AI-arbeidsflyt

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om Python/R programmering
  • Forståelse av finansiell terminologi og grunnleggende statistikk

Publikum

  • Finansanalytikere
  • Dataforskere
  • Risikoforvaltere
 28 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (4)

Upcoming Courses

Related Categories