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코스 개요
금융 분야의 AI 소개
- 금융 분야의 AI 응용 프로그램 개요(사기 탐지, 알고리즘 거래, 위험 평가)
- 데이터 분석 원리 및 재무 데이터 유형 소개
- AI 구현에서의 윤리적 고려사항 및 규정 준수
- 재무데이터 분석을 위한 Python/R 환경 설정
데이터 수집 및 전처리
- 금융 분야의 데이터 소스(주가 데이터, 시장 지수, 고객 데이터)
- 데이터 정리, 정규화 및 변환 기술
- 향상된 데이터 분석을 위한 기능 엔지니어링
- 분석을 위한 재무 데이터 세트 전처리
Machine Learning 금융데이터를 위한 알고리즘
- 지도 학습 알고리즘(선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트)
- 이상 탐지를 위한 비지도 학습(k-means 클러스터링, DBSCAN)
- 사례 연구 분석: 신용 평가 모델 및 위험 관리
- 주가 예측을 위한 감독 모델 구축
고급 AI 기술 및 모델 최적화
- 금융 데이터를 위한 딥러닝 모델(시계열 예측을 위한 LSTM)
- 거래 전략의 의사결정을 위한 강화 학습 소개
- 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 검증
- 금융 시계열 데이터를 위한 LSTM 구현
시각화, 해석 및 보고
- 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Tableau)를 사용한 데이터 시각화 모범 사례
- 비즈니스 통찰력을 위한 모델 출력 해석
- 이해관계자를 위한 포괄적 보고서 작성
- 완전한 AI 워크플로를 사용하여 재무 데이터를 분석하고 제시합니다.
요약 및 다음 단계
요건
- Python/R 프로그래밍에 대한 기본 지식
- 금융 용어 및 기본 통계 이해
청중
- 재무 분석가
- 데이터 과학자
- 위험 관리자
28 시간
회원 평가 (4)
딥티는 제 필요에 매우 잘 맞춰주었으며, 언제 복잡성을 추가할지, 언제 구조화된 접근을 취하며 뒤로 물러나야 할지를 알 수 있었습니다. 딥티는 진정으로 제 속도에 맞춰 일했으며, 먼저 보여주고 제가 직접 재생성하도록 함으로써 새로운 기능/도구를 스스로 사용할 수 있도록 도와주었습니다. 이를 통해 훈련이 정말 잘 고착되었습니다. 이 훈련의 결과와 딥티의 전문성 수준에 매우 만족합니다!
Deepthi - Invest Northern Ireland
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