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Plan du cours
Introduction au domaine spécifique Fine-Tuning
- Aperçu des techniques de réglage fin
- Défis dans le domaine financier
- Études de cas de l'IA dans la finance
Modèles pré-entraînés pour les applications financières
- Introduction aux modèles pré-entraînés les plus répandus (par exemple, GPT, BERT)
- Sélection de modèles appropriés pour les tâches financières
- Préparation des données pour un réglage fin en finance
Fine-Tuning pour les tâches financières clés
- Détection des fraudes à l'aide de modèles d'apprentissage automatique
- Évaluation des risques à l'aide de modèles prédictifs
- Création de systèmes automatisés de conseil financier
Relever les défis liés aux données financières
- Traitement des données sensibles et déséquilibrées
- Garantir la confidentialité et la sécurité des données
- Intégrer les réglementations financières dans les flux de travail de l'IA
Considérations éthiques et réglementaires
- Pratiques éthiques en matière d'IA dans le secteur financier
- Conformité avec GDPR et SOX
- Maintien de la transparence dans les modèles d'IA
Mise à l'échelle et déploiement des modèles
- Optimisation des modèles pour le déploiement en production
- Suivi et maintien des performances des modèles
- Meilleures pratiques pour l'évolutivité des applications financières
Applications réelles et études de cas
- Systèmes de détection des fraudes
- Modélisation du risque pour les portefeuilles d'investissement
- Service client alimenté par l'IA dans le secteur financier
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python.
- Connaissance des concepts et de la terminologie financière
Audience
- Analystes financiers
- Professionnels de l'IA en finance
21 Heures