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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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