Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

• 對機器學習有基本的瞭解
• 熟悉 Python 程式設計
• 金融概念和術語知識

觀眾

• 金融分析師
• 金融領域的 AI 專業人士

特定於域 Fine-Tuning 是調整預先訓練的 AI 模型以應對特定行業的獨特要求和挑戰的過程。在金融環境中，它支援開發針對欺詐檢測、風險分析和自動化財務建議等任務量身定製的 AI 解決方案。本課程解決了處理財務數據的獨特挑戰，包括法規遵從性、道德 AI 和數據安全。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
• 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
• 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
• 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
• 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

域特定簡介 Fine-Tuning

• 微調技術概述
• 金融領域的挑戰
• AI 在金融領域的案例研究

適用於金融應用的預訓練模型

• 介紹流行的預訓練模型（例如 GPT、BERT）
• 為財務任務選擇合適的模型
• 用於財務微調的數據準備

Fine-Tuning 用於關鍵財務任務

• 使用機器學習模型進行欺詐檢測
• 使用預測建模進行風險評估
• 構建自動化財務顧問系統

應對財務數據挑戰

• 處理敏感和不平衡的數據
• 確保數據隱私和安全
• 將金融法規集成到 AI 工作流中

道德和監管考慮因素

• 金融行業的道德 AI 實踐
• 符合 GDPR 和 SOX
• 保持 AI 模型的透明度

擴展和部署模型

• 優化模型以在生產環境中部署
• 監控和維護模型性能
• 金融應用程式可擴充性的最佳實踐

實際應用和案例研究

• 欺詐檢測系統
• 投資組合的風險建模
• AI 驅動的金融客戶服務

總結和後續步驟