Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

• Podstawowe zrozumienie uczenia maszynowego
• Znajomość programowania Python
• Znajomość pojęć i terminologii finansowej

Publiczność

• Analitycy finansowi
• Specjaliści AI w dziedzinie finansów

Domain-Specific Fine-Tuning to proces dostosowywania wstępnie wytrenowanych modeli sztucznej inteligencji do unikalnych wymagań i wyzwań konkretnej branży. W kontekście finansów umożliwia to opracowywanie rozwiązań AI dostosowanych do zadań takich jak wykrywanie oszustw, analiza ryzyka i zautomatyzowane doradztwo finansowe. Ten kurs dotyczy wyjątkowych wyzwań związanych z pracą z danymi finansowymi, w tym zgodności z przepisami, etycznej sztucznej inteligencji i bezpieczeństwa danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności dostosowywania modeli sztucznej inteligencji do krytycznych zadań finansowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla aplikacji finansowych.
• Wykorzystać wstępnie wytrenowane modele do zadań specyficznych dla domeny w finansach.
• Stosować techniki wykrywania oszustw, oceny ryzyka i generowania porad finansowych.
• Zapewnienie zgodności z przepisami finansowymi, takimi jak GDPR i SOX.
• Wdrożenie bezpieczeństwa danych i etycznych praktyk AI w aplikacjach finansowych.

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 specyficznych dla domeny Fine-Tuning

• Przegląd technik dostrajania
• Wyzwania w domenie finansowej
• Studia przypadków sztucznej inteligencji w finansach

Wstępnie wytrenowane modele dla aplikacji finansowych

• Wprowadzenie do popularnych wstępnie wytrenowanych modeli (np. GPT, BERT)
• Wybór odpowiednich modeli dla zadań finansowych
• Przygotowanie danych do dostrajania w finansach

Fine-Tuning dla kluczowych zadań finansowych

• Wykrywanie oszustw przy użyciu modeli uczenia maszynowego
• Ocena ryzyka za pomocą modelowania predykcyjnego
• Tworzenie zautomatyzowanych systemów doradztwa finansowego

Rozwiązywanie wyzwań związanych z danymi finansowymi

• Obsługa wrażliwych i niezrównoważonych danych
• Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych
• Integracja regulacji finansowych z przepływami pracy AI

Kwestie etyczne i regulacyjne

• Etyczne praktyki AI w branży finansowej
• Zgodność z GDPR i SOX
• Utrzymanie przejrzystości w modelach AI

Skalowanie i wdrażanie modeli

• Optymalizacja modeli do wdrożenia w produkcji
• Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli
• Najlepsze praktyki dotyczące skalowalności w aplikacjach finansowych

Aplikacje i studia przypadków w świecie rzeczywistym

• Systemy wykrywania oszustw
• Modelowanie ryzyka dla portfeli inwestycyjnych
• Obsługa klienta w finansach oparta na sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki