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Struttura del corso
Introduzione
Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e Machine Learning
Comprensione Deep Learning
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Panoramica dei concetti di base del deep learning
Differenziazione tra Machine Learning e deep learning
Panoramica delle applicazioni per il deep learning
Panoramica di Neural Networks
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Cosa sono Neural Networks
Neural Networks vs Modelli di regressione
Comprendere i fondamenti matematici e i meccanismi di apprendimento
Costruire una Rete Neurale Artificiale
Comprendere i nodi neurali e le connessioni
Utilizzo di neuroni, livelli e dati di input e output
Comprendere i percettroni a strato singolo
Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato
Feedforward e feedback sull'apprendimento Neural Networks
Informazioni sulla propagazione in avanti e sulla propagazione all'indietro
Comprendere la memoria a breve termine lunga (LSTM)
Esplorare il ricorrente Neural Networks in pratica
Esplorare Convolutional Neural Networks in pratica
Migliorare il modo Neural Networks di imparare
Panoramica di Deep Learning tecniche utilizzate nel settore bancario
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Reti neurali
Elaborazione del linguaggio naturale
Riconoscimento delle immagini
Speech Recognition
Analisi sentimentale
Esplorazione Deep Learning di casi di studio per il settore bancario
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Programmi antiriciclaggio
Controlli Know-Your-Customer (KYC)
Monitoraggio dell'elenco delle sanzioni
Supervisione delle frodi di fatturazione
Risk Management
Rilevamento delle frodi
Segmentazione di prodotti e clienti
Valutazione delle prestazioni
Funzioni generali di conformità
Comprendere i vantaggi di Deep Learning per il settore bancario
Esplorare le diverse librerie di deep learning per Python
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TensorFlow
Duro
Configurazione di Python con TensorFlow per il deep learning
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Installazione dell'API Python TensorFlow
Verifica dell'installazione TensorFlow
Impostazione TensorFlow per lo sviluppo
Addestramento del primo TensorFlow modello di rete neurale
Configurazione Python con Keras per il deep learning
Creazione di semplici modelli di deep learning con Keras
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Creazione di un modello Keras
Comprensione dei dati
Specifica del modello di deep learning
Compilazione del modello
Adattamento del modello
Utilizzo dei dati di classificazione
Utilizzo dei modelli di classificazione
Utilizzo dei modelli
Lavorare con TensorFlow per il Deep Learning per il settore bancario
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Preparazione dei dati
Scaricare i dati
Preparazione dei dati di training
Preparazione dei dati di test
Ridimensionamento degli input
Utilizzo di segnaposto e variabili
Requisiti
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità generale con i concetti finanziari e bancari
- Familiarità di base con la statistica e i concetti matematici
28 ore