Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

• 对机器学习有基本的了解
• 熟悉 Python 程式设计
• 金融概念和术语知识

观众

• 金融分析师
• 金融领域的 AI 专业人士

特定于域 Fine-Tuning 是调整预先训练的 AI 模型以应对特定行业的独特要求和挑战的过程。在金融环境中，它支援开发针对欺诈检测、风险分析和自动化财务建议等任务量身定制的 AI 解决方案。本课程解决了处理财务数据的独特挑战，包括法规遵从性、道德 AI 和数据安全。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望获得为关键财务任务定制 AI 模型的实用技能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解财务应用程式微调的基础知识。
• 利用预先训练的模型执行财务领域特定的任务。
• 应用欺诈检测、风险评估和财务建议生成技术。
• 确保遵守 GDPR 和 SOX 等财务法规。
• 在金融应用程式中实施数据安全和合乎道德的 AI 实践。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

域特定简介 Fine-Tuning

• 微调技术概述
• 金融领域的挑战
• AI 在金融领域的案例研究

适用于金融应用的预训练模型

• 介绍流行的预训练模型（例如 GPT、BERT）
• 为财务任务选择合适的模型
• 用于财务微调的数据准备

Fine-Tuning 用于关键财务任务

• 使用机器学习模型进行欺诈检测
• 使用预测建模进行风险评估
• 构建自动化财务顾问系统

应对财务数据挑战

• 处理敏感和不平衡的数据
• 确保数据隐私和安全
• 将金融法规集成到 AI 工作流中

道德和监管考虑因素

• 金融行业的道德 AI 实践
• 符合 GDPR 和 SOX
• 保持 AI 模型的透明度

扩展和部署模型

• 优化模型以在生产环境中部署
• 监控和维护模型性能
• 金融应用程式可扩充性的最佳实践

实际应用和案例研究

• 欺诈检测系统
• 投资组合的风险建模
• AI 驱动的金融客户服务

总结和后续步骤