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코스 개요

금융 분야의 연합학습 개론

  • 연합학습의 핵심 개념 및 장점 소개
  • 금융 산업에서 연합학습 도입 시 직면하는 과제들
  • 금융 분야 내 연합학습 활용 사례 분석

프라이버시 보호형 인공지능 기법

  • 연합학습 모델에서 데이터 프라이버시 확보 방안
  • 안전한 데이터 집계 및 분석을 위한 기술들
  • 금융 관련 데이터 프라이버시 규제 준수 방법

금융 산업 내 연합학습의 활용 분야

  • 연합학습 기반 사기 탐지 시스템 구축
  • 리스크 관리 및 예측 분석 수행
  • 규제 준수 목적을 위한 협력적 AI 체계 적용

금융 시스템에서의 연합학습 도입 방법

  • 연합학습 환경 설정 절차 안내
  • 기존 금융 업무 프로세스에 연합학습 통합 방안
  • 성공적인 연합학습 구현 사례 소개

금융 분야의 연합학습 미래 전망

  • 새로 부상하는 기술 및 방법론 탐색
  • 확장성 확보와 성능 최적화 방안 논의
  • 연합학습 발전 가능성이 큰 분야 분석

요약 및 향후 추진 과제

요건

  • 금융 또는 금융 데이터 분석 관련 경험
  • 인공지능 및 머신러닝에 대한 기본적인 이해도
  • 데이터 프라이버시 관련 규제에 대한 이해

대상자

  • 금융 분야 데이터 사이언티스트
  • 금융 산업 내 AI 개발자
  • 금융 기관의 데이터 프라이버시 담당자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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