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コース概要
金融向けマルチモーダルAI入門
- マルチモーダルAIとその金融応用の概要
- 金融データの種類:構造化データと非構造化データ
- 金融AI採用における課題
マルチモーダルAIを活用したリスク分析
- 金融リスク管理の基礎
- AIを使用した予測リスク評価
- ケーススタディ:AI駆動のクレジットスコアリングモデル
AIを活用した不正検知
- 一般的な金融不正の種類
- 異常検知のためのAI技術
- リアルタイム不正検知戦略
金融テキスト分析のための自然言語処理(NLP)
- 財務報告書やニュースから洞察を抽出
- 市場予測のための感情分析
- LLMを使用した規制遵守と監査
金融におけるコンピュータビジョン
- AIを使用した不正文書の検出
- 認証のための筆跡とサイン分析
- ケーススタディ:AI駆動の小切手検証
不正検知のための行動分析
- AIを使用した顧客行動の追跡
- 生体認証と不正防止
- 疑わしい活動を検出するための取引パターン分析
金融向けAIモデルの開発と展開
- データ前処理と特徴量エンジニアリング
- 金融応用のためのAIモデルの学習
- AIベースの不正検知システムの展開
規制と倫理的な考慮事項
- 金融機関におけるAIガバナンスとコンプライアンス
- 金融AIモデルの偏見と公平性
- 責任あるAI使用のためのベストプラクティス
AI駆動の金融における将来の傾向
- 金融予測のためのAIの進歩
- 不正防止のための新興AI技術
- AIが銀行と投資の未来で果たす役割
まとめと次なるステップ
要求
- AIと機械学習の基本的な知識
- 金融データとリスク管理の理解
- Pythonプログラミングとデータ分析の経験
対象者
- 金融専門家
- データアナリスト
- リスクマネージャー
- 金融業界のAIエンジニア
14 時間
お客様の声 (3)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
トレーナーがすべてを説明する方法には非常に感謝しています。金融が私の専門でなくても、理解できました。彼は時間を守りながら、すべての参加者が同じページにいることを確認しました。演習は適切な間隔で配置されていました。参加者とのコミュニケーションも常にありました。資料は完璧で、多すぎることも少なすぎることもありませんでした。少し複雑な主題については、誰もが理解できるように非常に詳しく説明してくれました。
Diana
コース - ChatGPT for Finance
機械翻訳