Deep Learning w bankowości z Pythonem

Opis

Szkolenie prezentuje zaawansowane zastosowania Deep Learning w sektorze bankowym z wykorzystaniem języka Python. Program łączy teoretyczne podstawy głębokiego uczenia z praktycznymi implementacjami uwzględniającymi specyfikę branży bankowej. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają proces projektowania, implementacji i wdrażania modeli Deep Learning w środowisku bankowym. Zajęcia wykorzystują rzeczywiste przypadki użycia z sektora bankowego, pozwalając na zrozumienie praktycznych aspektów stosowania sztucznej inteligencji w bankowości.

Profil uczestnika

• Analitycy bankowi
• Data Scientists w instytucjach finansowych
• Specjaliści ds. ryzyka bankowego
• Programiści systemów bankowych
• Eksperci ds. przeciwdziałania fraudom
• Analitycy ds. zgodności
• Inżynierowie ML w bankowości
• Architekci systemów bankowych

Agenda

1. Fundamenty Deep Learning w bankowości
• Specyfika danych bankowych
• Architektura modeli dla zastosowań bankowych
• Przygotowanie i walidacja danych
• Wymagania regulacyjne
2. Zastosowania w kluczowych obszarach
• Systemy oceny ryzyka kredytowego
• Wykrywanie fraudów
• Segmentacja klientów
• Personalizacja usług bankowych
3. Zaawansowane techniki modelowania
• Sieci rekurencyjne w analizie transakcji
• Modele attention w ocenie ryzyka
• Systemy rekomendacji produktów
• Transfer learning w bankowości
4. Wdrożenie i utrzymanie
• Integracja z systemami bankowymi
• Monitorowanie i audyt modeli
• Zgodność z regulacjami
• Bezpieczeństwo rozwiązań

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił projektować i wdrażać rozwiązania Deep Learning dostosowane do wymagań sektora bankowego. Zdobędzie umiejętność implementacji modeli zgodnych z regulacjami bankowymi. Nauczy się tworzyć systemy wykrywania fraudów i oceny ryzyka wykorzystujące głębokie uczenie. Będzie w stanie budować modele segmentacji klientów i personalizacji usług bankowych. Pozna metody integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami bankowymi. Zyska zdolność zapewnienia bezpieczeństwa i audytowalności modeli AI. Opanuje techniki monitorowania i aktualizacji systemów AI w środowisku bankowym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość języka Python
• Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym
• Doświadczenie w sektorze bankowym
• Zrozumienie procesów bankowych

Zagadnienia

• Modele Deep Learning w bankowości
• Przetwarzanie danych bankowych
• Wykrywanie fraudów
• Ocena ryzyka kredytowego
• Segmentacja klientów
• Zgodność regulacyjna
• Bezpieczeństwo modeli
• Audyt systemów AI
• Monitoring wydajności
• Integracja systemów
• Personalizacja usług
• Najlepsze praktyki branżowe

Poznaj naszą firmę