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コース概要

金融業界におけるAI入門

  • 金融分野でのAI応用例の概要(不正検知、アルゴリズム取引、リスク評価など)
  • データ分析の基本原理および金融データの種類について
  • AI導入にあたっての倫理的配慮と法規制順守の必要性
  • 金融データ分析用のPython/R環境の構築手順

データ収集および前処理

  • 金融業界における各種データソース(株価情報、市場指標、顧客データなど)
  • データクリーニング、正規化、変換手法について
  • より質の高い分析に向けたフィーチャーエンジニアリングの基本
  • 実際の金融データセットを分析用に前処理する方法

金融データ用機械学習アルゴリズム

  • 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)
  • 異常検出用途の教師なし学習手法(k平均クラスタリングやDBSCANなど)
  • 実例分析:与信スコアモデルとリスク管理における応用事例
  • 株価予測に向けた教師あり学習モデルの構築方法

高度なAI技術およびモデル最適化

  • 金融データ処理向けの深層学習モデル(時系列予測用LSTMなど)
  • 取引戦略決定における強化学習の基礎知識
  • ハイパーパラメータ調整およびモデル妥当性検証の手法
  • LSTMを用いた金融時系列データ分析の実装手順

可視化・解釈・報告作成

  • MatplotlibやSeaborn、Tableauといったライブラリを活用した適切なデータ可視化手法
  • モデル出力結果からビジネス上の有益な知見を引き出す方法
  • 関係者向けに包括的かつ分かりやすい報告書作成手順
  • 一連のAI処理フローを用いて金融データの解析および発表を行う技術

まとめと今後のステップ

要求

  • PythonやRといったプログラミング言語の基礎知識
  • 金融用語および統計学の基本的理解

受講対象者

  • 金融アナリスト
  • データサイエンティスト
  • リスク管理者
 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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