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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