Kontaktirajte nas
 Trajanje 28 sati

Sadržaj kursa

Uvod u AI u finansijskom sektoru

  • Pregled primena AI u finansijama (detekcija prevara, algoritamsko trgovanje, procena rizika)
  • Uvod u principe analize podataka i vrste finansijskih podataka
  • Etička razmatranja i regulativna usklađenost u implementaciji AI
  • Podešavanje Python/R okruženja za analizu finansijskih podataka

Prikupljanje i predobrada podataka

  • Izvori podataka u finansijskom sektoru (podaci o dnicama, tržišni indeksi, podaci o klijentima)
  • Technique za čišćenje, normalizaciju i transformaciju podataka
  • Inženjerstvo karaktera za unapređenje analize podataka
  • Predobrada finansijskog skupa podataka za analizu

Algoritmi mašinskog učenja za finansijske podatke

  • Algoritmi nadzorovanog učenja (linearna regresija, stabla odluka, nasumična šuma)
  • Nadzorovano učenje za detekciju anomalija (k-means klasterizacija, DBSCAN)
  • Analiza studije slučaja: Modeli kreditnog rejtinga i upravljanje rizicima
  • Izgradnja nadzorovanog modela za predviđanje cena dnic

Napredne AI tehnike i optimizacija modela

  • Modeli dubokog učenja za finansijske podatke (LSTM za predviđanje vremenskih serija)
  • Uvod u učenje pojačavanjem za donošenje odluka u strategijama trgovanja
  • Tuning hiperparametara i validacija modela
  • Implementacija LSTM za vremenske serije u finansijama

Vizuelizacija, interpretacija i izveštavanje

  • Najbolje prakse vizuelizacije podataka koristeći biblioteke (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
  • Interpretacija izlaza modela za poslovne uvide
  • Kreiranje sveobuhvatnih izveštaja za interesne strane
  • Analizirajte i predstavite finansijske podatke koristeći kompletni AI proces

Rezime i sledeći koraci

Uslovi

  • Osnovno znanje programskih jezika Python/R
  • Razumevanje finansijske terminologije i osnovne statistike

Ciljna publika

  • Finansijski analitičari
  • Naučnici podataka
  • Menadžeri rizika

Broj učesnika


Cena po učesniku

Iskustva korisnika (3)

Predstojeći kursevi

Povezane kategorije