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Course Outline
소개
인공 지능의 기초 이해 및 Machine Learning
이해하기 Deep Learning
- 딥 러닝의 기본 개념 개요 Machine Learning와 딥 러닝의 차이점 딥 러닝 응용 프로그램 개요
Neural Networks 개요
- Neural Networks Neural Networks vs 회귀 모델이란 무엇인가 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 학습 간의 차이점 학습 피드포워드 및 피드백 Neural Networks 순전파 및 역전파 이해 장단기 기억(LSTM) 이해 순환 탐색Neural Networks 실전 탐색 컨벌루션 탐색Neural Networks 실전 방법 개선Neural Networks 학습
Deep Learning 은행 업무에 사용되는 기술 개요
- 신경망 자연어 처리 이미지 인식 Speech Recognition 감성 분석
탐색Deep Learning 은행 사례 연구
- 자금 세탁 방지 프로그램 KYC(Know-Your-Customer) 확인 제재 목록 모니터링 청구 사기 감독Risk Management 사기 탐지 제품 및 고객 세분화 성능 평가 일반 규정 준수 기능
뱅킹에 대한 Deep Learning의 이점 이해
Keras 및 RStudio를 사용하여 R에서 R 딥 러닝을 위한 다양한 딥 러닝 패키지 탐색
- R용 Keras 패키지 개요 R용 Keras 패키지 설치 내장 데이터 세트를 사용하여 데이터 로드 파일의 데이터 사용 더미 데이터 사용
딥 러닝을 가속화하기 위해 GPU를 사용하여 클라우드에서 모델 개발 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 텍스트 분석을 위한 딥 러닝Neural Networks 적용.
요약 및 결론
Requirements
- R 프로그래밍에 대한 기본 경험
- 금융 및 은행 개념에 대한 일반적인 지식
- 통계 및 수학적 개념에 대한 기본 지식
28 Hours