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Course Outline
다중 모달 인트로덕션 AI for Finance
- 금융 응용을 위한 다중 모달 AI 개요
- 금융 데이터 종류: 구조화된 데이터 vs. 비구조화된 데이터
- 금융 AI 도입의 도전 과제
Multimodal AI를 통한 리스크 분석
- 금융 리스크 관리 기본 원리
- 예측 리스크 평가에 AI 활용
- 사례 연구: AI 기반 신용 점수 모델
AI를 통한 사기 탐지
- 일반적인 금융 사기 유형
- AI를 이용한 이상 탐지 기법
- 실시간 사기 탐지 전략
금융 텍스트 분석을 위한 Natural Language Processing (NLP)
- 금융 보고서와 뉴스에서 인사이트 추출
- 시장 예측을 위한 감정 분석
- 규제 준수 및 감사를 위한 LLM 활용
Computer Vision in Finance
- AI를 통한 사기 문서 탐지
- 인증을 위한 필적 및 서명 분석
- 사례 연구: AI 기반 수표 확인
사기 탐지를 위한 행동 분석
- AI로 고객 행동을 추적
- Bio 메트릭 인증 및 사기 방지
- 의심스러운 활동에 대한 거래 패턴 분석
Finance을 위한 AI 모델 개발 및 배포
- 데이터 전처리 및 특성 공학
- 금융 응용을 위한 AI 모델 학습
- AI 기반 사기 탐지 시스템 배포
규제 및 윤리적 고려 사항
- 금융 기관에서의 AI 통치 및 준수
- 금융 AI 모델의 편향 및 공정성
- 금융에서의 책임 있는 AI 사용 최적 방법
AI 기반 Finance의 미래 동향
- 금융 예측을 위한 AI 발전
- 사기 예방을 위한 새로운 AI 기법
- AI의 은행 및 투자의 미래 역할
요약 및 다음 단계
Requirements
- 인공지능과 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
- 금융 데이터와 리스크 관리 이해
- Python 프로그래밍 및 데이터 분석 경험
대상자
- Finance 전문가
- 데이터 분석가
- 리스크 관리자
- 금융 부문의 AI 엔지니어
14 Hours
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
기계 번역됨