Plan du cours

Introduction à Federated Learning dans Finance

  • Aperçu des concepts et des avantages de Federated Learning
  • Défis liés à la mise en œuvre de Federated Learning dans le secteur financier
  • Cas d'utilisation de Federated Learning dans le secteur financier

Techniques d'IA préservant la vie privée

  • Garantir la confidentialité des données dans les modèles Federated Learning
  • Techniques d'agrégation et d'analyse sécurisées des données
  • Conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données financières

Applications Federated Learning dans Finance

  • Détection des fraudes à l'aide de Federated Learning
  • Gestion des risques et analyse prédictive
  • L'IA collaborative au service de la conformité réglementaire

Mise en œuvre Federated Learning dans les systèmes financiers

  • Mise en place d'environnements Federated Learning
  • Intégrer Federated Learning dans les flux de travail financiers existants
  • Études de cas de mises en œuvre réussies

Tendances futures dans Federated Learning pour Finance

  • Technologies et méthodologies émergentes
  • Optimisation de la flexibilité et des performances Scala
  • Explorer les orientations futures en Federated Learning

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en finance ou en analyse de données financières
  • Compréhension de base de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les réglementations en matière de confidentialité des données.

Audience

  • Scientifiques des données financières
  • Développeurs d'IA en finance
  • Responsables de la confidentialité des données dans le secteur financier
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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