Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
Înțelegerea principiilor de bază ale inteligenței artificiale și Machine Learning
Înțelegerea Deep Learning
-
Prezentare generală a conceptelor de bază ale învățării profunde
Diferențierea între Machine Learning și Deep Learning
Prezentare generală a aplicațiilor pentru învățarea profundă
Prezentare generală a Neural Networks
-
Ce sunt Neural Networks
Neural Networks vs Modele de regresie
Înțelegerea fundamentelor matematice și a mecanismelor de învățare
Construirea unei rețele neuronale artificiale
Înțelegerea nodurilor și conexiunilor neuronale
Lucrul cu neuronii, straturile și datele de intrare și ieșire
Înțelegerea perceptronilor cu un singur strat
Diferențe între învățarea supravegheată și cea nesupravegheată
Învățarea feedforward și feedback Neural Networks
Înțelegerea propagării înainte și a propagării înapoi (Forward Propagation și Back Propagation)
Înțelegerea memoriei pe termen scurt (LSTM)
Explorarea în practică a sistemelor recurente Neural Networks
Explorarea convoluției Neural Networks în practică
Îmbunătățirea modului de învățare Neural Networks
Prezentare generală a Deep Learning tehnicilor utilizate în domeniul bancar
-
Rețele neuronale
Procesarea limbajului natural
Recunoașterea imaginilor
Speech Recognition
Analiza sentimentală
Explorarea Deep Learning Studii de caz pentru sectorul bancar
-
Programe de combatere a spălării banilor
Verificări privind cunoașterea clientului (KYC)
Monitorizarea listei de sancțiuni
Supravegherea fraudelor de facturare
Risk Management
Detectarea fraudelor
Segmentarea produselor și a clienților
Evaluarea performanțelor
Funcții generale de conformitate
Înțelegerea beneficiilor Deep Learning pentru sectorul bancar
Explorarea diferitelor pachete de învățare profundă pentru R Învățare profundă în R cu Keras și RStudio
-
Prezentare generală a pachetului Keras pentru R
Instalarea pachetului Keras pentru R
Încărcarea datelor
Utilizarea seturilor de date încorporate
Utilizarea datelor din fișiere
Utilizarea datelor fictive
Dezvoltarea de modele în cloud Utilizarea GPU-urilor pentru accelerarea învățării profunde Aplicarea învățării profunde Neural Networks pentru viziune computerizată, recunoaștere vocală și analiză de text.
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Experiență de bază în programarea R
- Familiaritate generală cu conceptele financiare și bancare
- Familiaritate de bază cu statisticile și conceptele matematice
28 ore