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Plan du cours
Introduction à Multimodal AI pour Finance
- Aperçu de l'IA multimodale et de ses applications financières
- Types de données financières : structurées et non structurées
- Défis liés à l'adoption de l'IA financière
Analyse des risques avec Multimodal AI
- Principes fondamentaux de la gestion des risques financiers
- Utilisation de l'IA pour l'évaluation prédictive des risques
- Étude de cas : Modèles d'évaluation du crédit pilotés par l'IA
Détection de la fraude à l'aide de l'IA
- Types courants de fraude financière
- Techniques d'IA pour la détection des anomalies
- Stratégies de détection de la fraude en temps réel
[L'IA pour l'analyse de textes financiers
- Extraction d'informations à partir de rapports financiers et d'actualités
- Analyse des sentiments pour la prédiction des marchés
- Utilisation de LLM pour la conformité réglementaire et l'audit
Computer Vision dans Finance
- Détection de documents frauduleux grâce à l'IA
- Analyse de l'écriture et des signatures pour l'authentification
- Étude de cas : Vérification de chèques pilotée par l'IA
Analyse comportementale pour la détection des fraudes
- Suivi du comportement des clients grâce à l'IA
- [Authentification métrique et prévention de la fraude
- Analyse des schémas de transaction pour détecter les activités suspectes
Développement et déploiement de modèles d'IA pour Finance
- Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
- Formation de modèles d'IA pour les applications financières
- Déploiement de systèmes de détection de la fraude basés sur l'IA
Considérations réglementaires et éthiques
- Gouvernance et conformité de l'IA dans les institutions financières
- Biais et équité dans les modèles d'IA financière
- Meilleures pratiques pour une utilisation responsable de l'IA dans la finance
Tendances futures en matière d'IA Finance
- Progrès de l'IA pour les prévisions financières
- Techniques émergentes d'IA pour la prévention de la fraude
- Le rôle de l'IA dans l'avenir des banques et des investissements
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Compréhension des données financières et de la gestion des risques
- Expérience de la programmation Python et de l'analyse de données
Public
- Professionnels de la Finance
- Analystes de données
- Gestionnaires de risques
- Ingénieurs en IA dans le secteur financier
14 Heures