Professional Scrum Product Owner - AI Essentials 교육 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중간 수준의 금융 전문가, 리스크 분석가, AI 엔지니어를 대상으로 AI 기반 솔루션을 개발하고 금융 자동화 및 사기 탐지에 배포하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 통해 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI가 금융 자동화 및 사기 탐지에서 하는 역할 이해.
• 사기 거래를 감지하기 위한 AI 모델 구축.
• 실시간 리스크 평가에 머신러닝 활용.
• AI 기반 금융 모니터링 시스템 배포.

인공지능은 금융 기관이 신용도를 평가하고 위험을 가격화하며 대출 결정을 최적화하는 방식을 변혁하고 있습니다.

이 강의는 인공지능을 활용하여 신용 점수 모델을 개선하고 위험을 더 효과적으로 관리하며 대출 운영을 향상시키기를 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 신용 점수와 위험 예측에 사용되는 주요 AI 방법 이해.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 신용 점수 모델을 구축하고 평가.
• 규제 준수와 투명성을 위해 모델 출력 해석.
• AI 기법을 활용하여 신용 승인, 대출 승인 및 포트폴리오 관리 개선.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주십시오.

인공지능은 실시간으로 광범위한 거래 데이터셋을 분석함으로써 금융 기관이 사기 행위 감지와 자금 세탁 방지를 혁신적으로 수행할 수 있게 하고 있습니다.

이 강의는 중급 전문가들을 대상으로 하며, 이들은 머신러닝 및 인공지능 도구를 활용하여 금융 범죄 감지, 준수 모니터링 및 운영 관리를 자동화하고 강화하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 사기 감지와 AML 모니터링에서 인공지능의 사용 사례 이해.
• 이상 탐지 및 거래 점수 매기기 위한 모델 설계 및 구현.
• 네트워크 위험 탐지를 위한 그래프 기반 인공지능 활용.
• 윤리적이고 설명 가능한 규제 준수 모델 배포.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 협의하세요.

금융 서비스에서 AI는 위험 감소, 고객 경험, 운영 효율성 증대라는 전략적 가능성을 제공합니다.

이 강사는 금융 서비스 임원, 핀테크 매니저, 준수 담당자 등 AI에 대한 경험이 제한적이며 AI 솔루션을 기관 내에서 책임 있게 효과적으로 구현하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 금융 서비스에서 AI의 전략적 가치를 이해합니다.
• AI 모델과 관련된 윤리적 위험을 식별하고 완화합니다.
• 금융 분야에서 AI의 규제 환경에서 쉽게 탐색합니다.
• 책임감 있는 AI 거버넌스와 구현 프레임워크를 설계합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의와 토론.
• 사례 연구 분석 및 그룹 연습.
• 실제 금융 시나리오에 윤리적 프레임워크를 적용합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주세요.

인공지능(AI)은 지능형 자동화, 초개인화, 그리고 안전한 실시간 금융 서비스를 통해 FinTech를 변화시키고 있습니다.

이 강사는 AI, API, 그리고 Open Banking 혁신을 통해 다음 세대 금융 제품 디자인에 대한 이해를 원하는 초급에서 중급 수준의 FinTech 전문가를 위한 온라인 또는 현장 강의입니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 될 것입니다:

• AI와 머신러닝이 FinTech 유스케이스에서 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• Open Banking API와 데이터 집계를 통해 제품 혁신을 이끌어냅니다.
• 디지털 지갑, 네오뱅크, 그리고 금융 어시스턴트에 대한 AI 기반 기능을 설계합니다.
• 혁신을 규제, 윤리, 보안 고려 사항에 맞춥니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 훈련으로 요청하려면 연락 주세요.

인공지능은 시장 데이터를 분석하고 예측을 수행하며 전략을 독립적으로 실행하는 지능형 트레이딩 시스템을 개발하기 위해 사용되는 강력한 기술 집합입니다.

이 강사는 실시간으로 진행하는 교육(온라인 또는 오프라인)은 중급 금융 전문가를 대상으로 하며, AI 기법을 트레이딩 및 자산 관리에 적용하는 방법을 학습합니다. 특히 신호 생성, 포트폴리오 최적화, 알고리즘 전략에 초점을 맞춥니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 현대 금융 시장에서 AI의 역할을 이해합니다.
• Python을 사용하여 알고리즘 트레이딩 전략을 구축하고 백테스트합니다.
• 지도 학습과 비지도 학습 모델을 금융 데이터에 적용합니다.
• AI 기반 기술을 사용하여 포트폴리오를 최적화합니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험실 환경에서 직접 구현.

교육 커스터마이징 옵션

• 이 교육을 맞춤화한 훈련을 요청하시려면 문의해 주십시오.

AI는 개인화된 금융 서비스, 지능형 자문 플랫폼 및 향상된 사용자 경험을 가능하게 함으로써 WealthTech를 변화시키고 있습니다.

이 강사는 AI 기반의 개인화된 부자 관리 및 로보 어드바이저 서비스에 대한 솔루션을 설계, 평가 또는 구현하고자 하는 중급 금융 및 기술 전문가를 대상으로 합니다. 온라인 또는 현장 실습을 통해 제공됩니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 부자 관리 및 디지털 자문 플랫폼에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 개인화된 포트폴리오 추천을 위한 지능형 시스템을 설계합니다.
• 행동 경제학 데이터와 선호도를 자문 알고리즘에 통합합니다.
• 자동화된 투자 조언에 대한 윤리적 및 규제적 문제점을 평가합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업에 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 의뢰하십시오.

이 강사 주도, 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)은 AI와 ML을 활용하여 지능형 애플리케이션을 구축하려는 중간 수준부터 고급 수준의 AI 전문가와 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• AI와 ML의 고급 개념과 기술을 이해합니다.
• 데이터를 분석하고 시각화하여 AI/ML 모델 개발을 지원합니다.
• AI/ML 모델을 효과적으로 구축, 학습, 배포합니다.
• 실제 문제 해결을 위한 지능형 애플리케이션을 만듭니다.
• 다양한 산업에서 AI 애플리케이션의 윤리적 영향을 평가합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 ChatGPT을 사용하여 업무 흐름을 간소화하고 데이터 분석 및 보고 기능 향상을 원하는 금융 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• ChatGPT의 기본 개념과 작동 원리를 이해합니다.
• ChatGPT을 사용하여 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 금융 작업을 자동화합니다.
• ChatGPT을 사용하여 금융 데이터를 분석하고 통찰력을 얻으며 정보에 기반한 결정을 내립니다.
• 특정 금융 사용 사례를 위한 사용자 정의 ChatGPT 모델을 개발합니다.

Generative AI은 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 예측을 생성하는 인공지능 기술을 의미하며, Large Language Models (LLMs)와 생성적 적대 신경망(GANs)이 포함됩니다.

이 강의는 금융 전문가들이 금융 서비스에서 예측, 이상 탐지, 준수 등을 위해 생성형 AI를 적용하고자 하는 초급자부터 중급자까지를 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 생성형 AI 모델의 기본 개념을 이해합니다.
• LLMs와 GANs를 사기 탐지 및 합성 데이터 생성과 같은 사용 사례에 적용합니다.
• 금융 예측 및 보고 지원용 효과적인 프롬프트를 설계합니다.
• 생성형 AI 응용 프로그램의 윤리적 및 규제 고려 사항을 평가합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습 및 연습
• 실습 환경에서 직접 구현

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰하기 위해 연락 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 지능형 애플리케이션과 이를 다양한 산업에 적용할 수 있는 방법에 대한 기초적인 이해를 얻고자 하는 초보 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인공지능의 역사, 원리, 영향을 이해한다.
• 다양한 기계 학습 알고리즘을 식별하고 적용합니다.
• AI 애플리케이션을 위해 데이터를 효과적으로 관리하고 분석합니다.
• 다양한 분야에서 AI의 실제 적용과 한계를 인식합니다.
• AI 기술의 윤리적 고려 사항과 사회적 영향에 대해 토론합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 지능형 애플리케이션의 복잡성을 마스터하고 이를 활용하여 복잡한 문제를 해결하려는 중급~고급 수준의 데이터 과학자, 엔지니어 및 AI 실무자를 대상으로 합니다. 현실 세계의 문제.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥 러닝 아키텍처를 구현하고 분석합니다.
• 분산 컴퓨팅 환경에서 대규모로 기계 학습을 적용합니다.
• 의사결정을 위한 강화학습 모델을 설계하고 실행합니다.
• 언어 이해를 위한 정교한 NLP 시스템을 개발합니다.
• 이미지 및 비디오 분석을 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용합니다.
• AI 시스템 개발 및 배포 시 윤리적 고려 사항을 해결합니다.

Machine Learning는 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 시스템을 만드는 데 중점을 두는 인공지능의 하위 분야입니다.

이 강사는 금융 전문가들이 사기 탐지, 신용 점수 평가 및 위험 모델링과 같은 실세계 문제에 머신러닝 및 AI 기법을 적용하는 방법을 배우기 원하는 중급 금융 전문가를 대상으로 하는 강사 주도형 실시간(온라인 또는 현장) 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 금융에 관련된 핵심 머신러닝 개념을 이해합니다.
• 감독 및 비감독 학습 알고리즘을 금융 데이터셋에 적용합니다.
• 신용 위험, 사기 탐지 및 시장 분석을 위한 예측 모델을 구축하고 평가합니다.
• Python와 scikit-learn을 사용하여 머신러닝 파이프라인을 구현합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강의와 토론
• 많은 연습 문제와 연습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 위해 저희에게 문의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 금융 전문가, 데이터 분석가, 위험 관리자, AI 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 다중 모드 AI를 활용하여 위험 분석과 사기 검출을 수행하고자 하는 사람들입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 모드 AI가 금융 위험 관리에 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 구조화된 데이터와 비구조화된 금융 데이터를 분석하여 사기를 검출합니다.
• 이상 징후와 의심스러운 활동을 식별하기 위해 AI 모델을 구현합니다.
• NLP(자연어 처리)와 컴퓨터 비전을 활용하여 금융 문서를 분석합니다.
• 실제 금융 시스템에서 AI 기반 사기 검출 모델을 배포합니다.

이 강사는 실시간으로 진행하는 대한민국 (온라인 또는 현장) 교육은 AI 기반 프롬프트 엔지니어링 기술을 사용하여 금융 분석, 리스크 관리, 그리고 의사결정을 향상시키고자 하는 중급 금융 전문가와 핀테크 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 금융 응용 프로그램에서 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 모델을 활용하여 금융 예측과 시장 감성 분석을 수행합니다.
• AI 프롬프트를 사용하여 재무 보고서와 데이터 추출을 자동화합니다.
• 최적화된 프롬프트를 통해 AI 기반 리스크 평가 모델을 개발합니다.
• 금융 분야에서 AI를 사용할 때 준법성과 윤리적 고려사항을 보장합니다.