Federated Learning for Finance

• Doświadczenie w finansach lub analizie danych finansowych
• Podstawowe zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość przepisów dotyczących prywatności danych

Odbiorcy

• Naukowcy zajmujący się danymi finansowymi
• Programiści AI w finansach
• Inspektorzy ochrony danych w sektorze finansowym

Federated Learning przekształca sektor finansowy, umożliwiając wspólne uczenie maszynowe w różnych instytucjach przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych. Ten kurs bada zastosowania Federated Learning w finansach, obejmując techniki sztucznej inteligencji chroniącej prywatność, przypadki użycia w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu ryzykiem i zgodności z przepisami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki Federated Learning w celu zwiększenia prywatności danych i współpracy AI w branży finansowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści płynące z Federated Learning w finansach.
• Wdrożyć modele Federated Learning dla aplikacji finansowych chroniących prywatność.
• Wspólnie analizować dane finansowe bez narażania prywatności.
• Zastosować Federated Learning do rzeczywistych scenariuszy finansowych, takich jak wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Federated Learning w Finance

• Przegląd koncepcji i korzyści Federated Learning
• Wyzwania związane z wdrażaniem Federated Learning w finansach
• Przypadki użycia Federated Learning w branży finansowej

Techniki sztucznej inteligencji chroniące prywatność

• Zapewnienie prywatności danych w modelach Federated Learning
• Techniki bezpiecznej agregacji i analizy danych
• Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych finansowych

Aplikacje Federated Learning w Finance

• Wykrywanie oszustw przy użyciu Federated Learning
• Zarządzanie ryzykiem i analiza predykcyjna
• Współpracująca sztuczna inteligencja na rzecz zgodności z przepisami

Wdrażanie Federated Learning w systemach finansowych

• Konfigurowanie środowisk Federated Learning
• Integracja Federated Learning z istniejącymi finansowymi przepływami pracy
• Studia przypadków udanych wdrożeń

Przyszłe trendy w Federated Learning dla Finance

• Pojawiające się technologie i metodologie
• [Elastyczność i optymalizacja wydajności
• Odkrywanie przyszłych kierunków w Federated Learning

Podsumowanie i kolejne kroki