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Course Outline
소개
인공지능의 기본 이해와 Machine Learning
이해 Deep Learning
- 딥러닝의 기본 개념 개요 Machine Learning와 딥러닝의 차이점 딥러닝 응용 개요
Neural Networks 개요
- Neural Networks Neural Networks 대 회귀 모델이란 무엇입니까 수학적 기초 및 학습 메커니즘 이해 인공 신경망 구축 신경 노드 및 연결 이해 뉴런, 레이어 및 입력 및 출력 데이터 작업 단일 레이어 퍼셉트론 이해 지도 학습과 비지도 학습의 차이점 학습 피드포워드 및 피드백 Neural Networks 순방향 전파 및 역전파 이해 장단기 기억(LSTM) 이해 순환 탐색 Neural Networks 실습 탐색 컨볼루셔널 Neural Networks 실습 개선 방법 Neural Networks 학습
Deep Learning 은행 업무에 사용되는 기술 개요
- 신경망 자연어 처리 이미지 인식 Speech Recognition 감성 분석
Deep Learning 은행 사례 연구 탐색
- 자금세탁 방지 프로그램 고객 파악(KYC) 확인 제재 목록 모니터링 청구 사기 감독 Risk Management 사기 탐지 제품 및 고객 세분화 성능 평가 일반 규정 준수 기능
은행업에 대한 Deep Learning의 이점 이해
Python에 대한 다양한 딥러닝 라이브러리 탐색
- TensorFlow 하드
딥 러닝을 위해 TensorFlow를 사용하여 Python 설정
- TensorFlow Python API 설치 TensorFlow 설치 테스트 개발을 위한 설정 TensorFlow 첫 번째 TensorFlow 신경망 모델 교육
딥러닝을 위해 Keras를 사용하여 Python 설정
Keras를 사용하여 간단한 딥러닝 모델 구축
- Keras 모델 생성 데이터 이해 딥 러닝 모델 지정 모델 컴파일 모델 피팅 분류 데이터 작업 분류 모델 작업 모델을 사용하여
은행 딥러닝을 위해 TensorFlow와 협력
- 데이터 준비 데이터 다운로드 교육 데이터 준비 테스트 데이터 준비 자리 표시자 및 변수를 사용하여 입력 크기 조정
Requirements
- Python 프로그래밍 경험
- 금융 및 은행 개념에 대한 일반적인 지식
- 통계 및 수학적 개념에 대한 기본 지식
28 Hours