Deep Learning w bankowości z R

Opis

Szkolenie przedstawia zaawansowane zastosowania Deep Learning w sektorze bankowym przy wykorzystaniu języka R. Program został zaprojektowany tak, aby połączyć teoretyczne podstawy głębokiego uczenia z praktycznymi implementacjami uwzględniającymi specyfikę sektora bankowego. Uczestnicy poprzez intensywne warsztaty uczą się projektować i wdrażać modele AI spełniające wymagania regulacyjne i biznesowe banków. Zajęcia wykorzystują rzeczywiste scenariusze bankowe, umożliwiając zrozumienie praktycznych aspektów implementacji sztucznej inteligencji w środowisku bankowym.

Profil uczestnika

• Analitycy bankowi wykorzystujący R
• Data Scientists w sektorze finansowym
• Specjaliści ds. ryzyka bankowego
• Programiści R w instytucjach bankowych
• Eksperci ds. modelowania bankowego
• Analitycy ds. zgodności
• Specjaliści ds. przeciwdziałania fraudom
• Architekci systemów bankowych

Agenda

1. Wprowadzenie do Deep Learning w R dla bankowości
• Ekosystem Deep Learning w R
• Specyfika danych bankowych
• Przygotowanie środowiska
• Framework regulacyjny
2. Modelowanie procesów bankowych
• Ocena zdolności kredytowej
• Systemy przeciwdziałania fraudom
• Analiza zachowań klientów
• Personalizacja oferty
3. Zaawansowane implementacje
• Sieci rekurencyjne w analizie transakcji
• Modele ensemble w ocenie ryzyka
• Systemy rekomendacji produktów
• Automatyzacja procesów decyzyjnych
4. Aspekty produkcyjne
• Wdrażanie modeli
• Monitoring i walidacja
• Zgodność z regulacjami
• Utrzymanie systemów

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił implementować zaawansowane rozwiązania Deep Learning w środowisku bankowym używając R. Zdobędzie umiejętność tworzenia modeli zgodnych z wymogami regulacyjnymi sektora bankowego. Nauczy się projektować systemy wykrywania fraudów i oceny ryzyka wykorzystujące uczenie głębokie. Będzie w stanie tworzyć zaawansowane modele analizy zachowań klientów i personalizacji usług. Pozna metody skutecznej integracji rozwiązań AI z systemami bankowymi. Zyska zdolność zapewnienia audytowalności i bezpieczeństwa modeli. Opanuje techniki efektywnego monitorowania i aktualizacji systemów AI w bankowości.Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił zrozumieć i wykorzystać podstawowe koncepcje systemów Big Data w praktyce. Zdobędzie umiejętność identyfikacji odpowiednich technologii dla konkretnych przypadków użycia. Nauczy się projektować proste rozwiązania Big Data zgodnie z najlepszymi praktykami branżowymi. Będzie w stanie oceniać jakość i bezpieczeństwo danych w systemach wielkoskalowych. Pozna metody efektywnego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Zyska zdolność podejmowania świadomych decyzji technologicznych w projektach Big Data. Opanuje podstawy zarządzania danymi w środowisku Big Data.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość języka R
• Podstawowa wiedza o Deep Learning
• Doświadczenie w sektorze bankowym
• Znajomość regulacji bankowych
• Podstawowa wiedza z zakresu baz danych
• Ogólna znajomość systemów IT
• Zrozumienie podstawowych koncepcji programowania
• Doświadczenie w pracy z danymi

Zagadnienia

• Deep Learning w R
• Analiza danych bankowych
• Modelowanie ryzyka
• Wykrywanie fraudów
• Analiza behawioralna
• Personalizacja usług
• Zgodność regulacyjna
• Audyt modeli
• Bezpieczeństwo systemów
• Wdrożenia produkcyjne
• Monitoring wydajności
• Utrzymanie rozwiązań
• Architektura systemów Big Data
• Modele danych
• Przetwarzanie danych masowych
• Podstawy Data Lake
• Bezpieczeństwo danych
• Jakość danych
• Strategie przechowywania
• Algorytmy analityczne
• Technologie Big Data
• Najlepsze praktyki branżowe
• Przypadki użycia
• Podstawy implementacji

Poznaj naszą firmę