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Struttura del corso
Introduzione a Federated Learning in Finance
- Panoramica di Federated Learning concetti e vantaggi
- Sfide nell'implementazione Federated Learning in finanza
- Casi d'uso di Federated Learning nel settore finanziario
Tecniche di intelligenza artificiale che preservano la privacy
- Garantire la privacy dei dati nei modelli Federated Learning
- Tecniche per l'aggregazione e l'analisi sicura dei dati
- Conformità alle normative sulla privacy dei dati finanziari
Federated Learning Applicazioni in Finance
- Rilevamento delle frodi utilizzando Federated Learning
- Gestione del rischio e analitica predittiva
- IA collaborativa per la conformità normativa
Implementazione di Federated Learning nei sistemi finanziari
- Configurazione di Federated Learning ambienti
- Integrazione di Federated Learning nei flussi di lavoro finanziari esistenti
- Casi di studio di implementazioni di successo
Tendenze future in Federated Learning per Finance
- Tecnologie e metodologie emergenti
- ScalaOttimizzazione della bilità e delle prestazioni
- Esplorare le direzioni future in Federated Learning
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza in finanza o analisi dei dati finanziari
- Conoscenza di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Familiarità con le normative sulla protezione dei dati
Pubblico
- Scienziati dei dati finanziari
- Sviluppatori di intelligenza artificiale nel settore finanziario
- Responsabili della protezione dei dati nel settore finanziario
14 Ore
