コース概要

金融セクターにおけるAIの紹介

  • 金融業界でのAI応用の概要(不正検知、アルゴリズミック取引、リスク評価)
  • データ分析の原理と金融データの種類の紹介
  • AI実装における倫理的考慮事項と規制遵守
  • Python/R環境を金融データ分析に設定する

データ収集と前処理

  • 金融セクターのデータソース(株価データ、市場指数、顧客データ)
  • データクリーニング、正規化、変換技術
  • 高度なデータ分析のために特徴量エンジニアリングを行う
  • 金融データセットを分析に適した形で前処理する

機械学習アルゴリズムの金融データへの適用

  • 教師あり学習アルゴリズム(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)
  • 異常検知のための教師なし学習(k-meansクラスタリング、DBSCAN)
  • ケーススタディ分析:信用スコアリングモデルとリスク管理
  • 株価予測のための教師ありモデルを構築する

高度なAI技術とモデル最適化

  • 金融データ用の深層学習モデル(時間系列予測のLSTM)
  • 取引戦略における意思決定のための強化学習の紹介
  • ハイパーパラメータ調整とモデル検証
  • 金融時間系列データ用のLSTMを実装する

可視化、解釈、レポート作成

  • ライブラリを使用したデータ可視化のベストプラクティス(Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • ビジネスインサイトのためにモデル出力を解釈する
  • ステークホルダー向けに包括的なレポートを作成する
  • AIワークフローを用いて金融データを分析し、プレゼンテーションを行う

まとめと次なるステップ

要求

  • Python/Rプログラミングの基本的な知識
  • 金融用語と基礎統計学の理解

対象者

  • 金融アナリスト
  • データサイエンティスト
  • リスクマネージャー
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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