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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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