Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i Machine Learning i Finance
- Oversikt over AI og ML i finansbransjen
- Typer av maskinlæring (overvåket, uovervåket, forsterkende læring)
- Case studies innen bedrageridetekting, kreditscoring og risikomodellering
Python og grunnleggende databehandling
- Bruk av Python for datahåndtering og analyse
- Undersøkelse av finansielle datasett med Pandas og NumPy
- Datavisualisering med Matplotlib og Seaborn
Supervised Learning for finansielle prognoser
- Lineær og logistisk regresjon
- Beslutningstrær og tilfeldige skoger
- Vurdering av modellytelse (nøyaktighet, presisjon, recall, AUC)
Unsupervised Learning og anomali detektering
- Klusterteknikker (K-means, DBSCAN)
- Hovedkomponentanalyse (PCA)
- Utliggerdetektering for bedrageriforebyggelse
Kreditscoring og risikomodellering
- Oppretting av kreditscoringmodeller ved hjelp av logistisk regresjon og trebaserte algoritmer
- Håndtering av ubalanserte datasett i risikoapplikasjoner
- Modellfortolkning og rettferdighet i finansielle beslutningsprosesser
Bedrageridetektering med Machine Learning
- Vanlige typer finansielle bedrag
- Bruk av klassifiseringsalgoritmer for anomali detektering
- Strategier for reeltidsvurdering og implementering
Modellimplementering og etikk i finansiell AI
- Implementering av modeller med Python, Flask eller skyplattformer
- Etiske overveielser og regulativ overholdelse (for eksempel GDPR, forklarebarhet)
- Overvåking og oppdatering av modeller i produksjonsmiljøer
Oppsummering og neste steg
Krav
- En forståelse av grunnleggende statistikk og finansielle begreper
- Erfaring med Excel eller andre dataanalyseverktøy
- Grunnleggende programmeringskunnskaper (foretrukket i Python)
Målgruppe
- Finansielle analytikere
- Aktuarier
- Risikochefer
21 timer
Referanser (1)
Jeg verdsette at treneren presenterte alt på en svært god måte. Jeg forsto alt, selv om Finance ikke er mitt fagfelt, sørget han for at alle deltakerne var på samme side, samtidig som han fulgte tidsrammen. Øvelsene var plassert i gode intervaller. Communication med deltakerne var alltid der. Materialet var perfekt, ikke for mye og ikke for lite. Han forklarte veldig godt litt mer kompliserte emner slik at alle kunne forstå det.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Machine Translated
