Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
コース概要
序章
人工知能の基礎と Machine Learning の理解
理解Deep Learning
- ディープラーニングの基本概念の概要 Machine Learning とディープラーニングの区別 ディープラーニングのアプリケーションの概要
Neural Networksの概要
- Neural Networks Neural Networks vs 回帰モデルとは 数学的基礎と学習メカニズムを理解する 人工ニューラル ネットワークを構築する ニューラル ノードと接続を理解する ニューロン、層、入出力データを操作する 単層パーセプトロンを理解する 教師あり学習と教師なし学習の違い 学習フィードフォワードとフィードバック Neural Networks 順伝播と逆伝播について理解する 長短期記憶 (LSTM) を理解する リカレント Neural Networks を実際に調べる 畳み込み Neural Networks を実際に調べる 方法を改善する Neural Networks 学習する
Deep Learning 銀行業務で使用される手法の概要
- ニューラルネットワーク 自然言語処理 画像認識 Speech Recognition 感情分析
Deep Learning 銀行のケーススタディを探る
- マネーロンダリング対策プログラム 顧客確認 (KYC) チェック 制裁リストの監視 請求不正の監視 Risk Management 不正検出 製品および顧客のセグメンテーション パフォーマンス評価 一般的なコンプライアンス機能
銀行業務における Deep Learning の利点を理解する
R のさまざまな深層学習パッケージを探索する Keras と RStudio を使用した R の深層学習
- Keras Package for R の概要 Keras Package for R のインストール 組み込みデータセットを使用したデータのロード ファイルからのデータの使用 ダミー データの使用
GPU を使用してディープ ラーニングを加速するクラウドでのモデルの開発 コンピューター ビジョン、音声認識、およびテキスト分析にディープ ラーニング Neural Networks を適用します。
要約と結論
要求
- Rプログラミングの基本的な経験 。
- 金融および銀行業務の概念に精通していること 。
- 統計および数学的概念に関する基本的な知識
28 時間