Kursplan
Introduktion till Machine Learning inom Finance
- Översikt över AI och ML inom finansbranschen
- Typer av maskininlärning (övervakad, oövervakad, förstärkande inlärning)
- Fallstudier inom bedrägeridetektering, kreditbedömning och riskmodellering
Python och grundläggande datahantering
- Användning av Python för datahantering och analys
- Undersökning av finansiella datamängder med Pandas och NumPy
- Datavisualisering med Matplotlib och Seaborn
Supervised Learning för finansiella prognoser
- Linjär och logistisk regression
- Besluts-träd och slumpmässiga skogar
- Utvärdering av modellprestanda (noggrannhet, precision, recall, AUC)
Unsupervised Learning och anomalidetektering
- Klustringstekniker (K-means, DBSCAN)
- Principal Component Analysis (PCA)
- Utstickar-detektering för bedrägeriförebyggande
Kreditbedömning och riskmodellering
- Byggande av kreditbedömningsmodeller med logistisk regression och trädbaserade algoritmer
- Hantering av obalanserade datamängder i riskapplikationer
- Modelltolkning och rättvisa i finansiella beslutsprocesser
Bedrägeridetektering med Machine Learning
- Vanliga typer av finansiell bedrägeri
- Användning av klassificeringsalgoritmer för anomalidetektering
- Real-tidsbetygning och implementeringsstrategier
Modellimplementering och etik inom finansiell AI
- Implementering av modeller med Python, Flask eller molnplattformar
- Etiska överväganden och regleringsöverensstämmelse (t.ex. GDPR, förklarbarhet)
- Övervakning och uppdatering av modeller i produktionsmiljöer
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för grundläggande statistik och finansiella begrepp
- Erfarenhet av Excel eller andra dataanalysverktyg
- Grundläggande programmeringskunskap (förträffsvis i Python)
Målgrupp
- Finansiella analytiker
- Aktuarier
- Riskchef
Vittnesmål (1)
Jag uppskattade verkligen sättet på vilket utbildaren presenterade allt. Jag förstod allt även om Finance inte är mitt område, han såg till att alla deltagare var på samma sida medan han håller reda på tiden som återstod. Övningarna var placerade på bra intervaller. Communication med deltagarna fanns alltid där. Materialet var perfekt, varken för mycket eller för lite. Han förklarade väldigt bra lite mer komplicerade ämnen så att alla kunde förstå.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maskintolkat