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Course Outline
금융 분야의 AI 소개
- 금융 분야의 AI 응용 프로그램 개요(사기 탐지, 알고리즘 거래, 위험 평가)
- 데이터 분석 원리 및 재무 데이터 유형 소개
- AI 구현에서의 윤리적 고려사항 및 규정 준수
- 재무데이터 분석을 위한 Python/R 환경 설정
데이터 수집 및 전처리
- 금융 분야의 데이터 소스(주가 데이터, 시장 지수, 고객 데이터)
- 데이터 정리, 정규화 및 변환 기술
- 향상된 데이터 분석을 위한 기능 엔지니어링
- 분석을 위한 재무 데이터 세트 전처리
Machine Learning 금융데이터를 위한 알고리즘
- 지도 학습 알고리즘(선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트)
- 이상 탐지를 위한 비지도 학습(k-means 클러스터링, DBSCAN)
- 사례 연구 분석: 신용 평가 모델 및 위험 관리
- 주가 예측을 위한 감독 모델 구축
고급 AI 기술 및 모델 최적화
- 금융 데이터를 위한 딥러닝 모델(시계열 예측을 위한 LSTM)
- 거래 전략의 의사결정을 위한 강화 학습 소개
- 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 검증
- 금융 시계열 데이터를 위한 LSTM 구현
시각화, 해석 및 보고
- 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Tableau)를 사용한 데이터 시각화 모범 사례
- 비즈니스 통찰력을 위한 모델 출력 해석
- 이해관계자를 위한 포괄적 보고서 작성
- 완전한 AI 워크플로를 사용하여 재무 데이터를 분석하고 제시합니다.
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python/R 프로그래밍에 대한 기본 지식
- 금융 용어 및 기본 통계 이해
청중
- 재무 분석가
- 데이터 과학자
- 위험 관리자
28 Hours
회원 평가 (4)
Deepthi는 내 요구 사항을 완벽하게 파악해냈고, 언제 복잡한 단계를 추가해야 할지, 언제 잠시 멈추고 더 구조적인 접근 방식을 취해야 할지 잘 알고 있었습니다. Deepthi는 정말 제 속도에 맞춰 일했고, 제가 직접 새로운 기능/도구를 사용할 수 있도록 먼저 보여준 다음 제가 직접 아이템을 다시 만들게 함으로써 교육을 내장하는 데 큰 도움이 되었습니다. 저는 이 교육의 결과와 Deepthi의 전문성 수준에 더할 나위 없이 만족합니다!
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