Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do využití AI ve finančním sektoru

  • Přehled aplikací AI ve financích (detekce podvodů, algoritmické obchodování, hodnocení rizik)
  • Základy analýzy dat a druhy finančních dat
  • Etické aspekty a legislativní požadavky při implementaci AI<\/li>
  • Nastavení prostředí v Pythonu či R pro analýzu finančních dat

Shromažďování a předzpracování dat

  • Zdroje dat ve finančnictví (akciové ceny, tržní indexy, data o klientech)
  • Techniky čištění, normalizace a transformace dat
  • Tvorba nových atributů pro lepší analýzu dat<\/li>
  • Předzpracování finančního datového souboru pro další analýzu

Algoritmy strojového učení pro finanční data

  • Supervizované algoritmy (lineární regrese, rozhodovací stromy, random forest)
  • Nesupervizované učení pro detekci anomálií (k-means clustering, DBSCAN)
  • Příklady z praxe: Modely hodnocení úvěruschopnosti a řízení rizik
  • Tvorba prediktivního modelu pro předpovídání cen akcií

Pokročilé techniky AI a optimalizace modelů

  • Hluboké neuronové sítě pro práci s finančními daty (LSTM pro prognózování časových řad)
  • Úvod do učení pomocí posilování při tvorbě obchodních strategií
  • Ladění parametrů a validace modelů<\/li>
  • Praktická implementace algoritmu LSTM na finanční časové řady

Vizualizace, interpretace a tvorba zpráv

  • Osvědčené postupy vizualizace dat pomocí nástrojů jako Matplotlib, Seaborn či Tableau
  • Interpretace výsledků modelů s ohledem na podnikatelské potřeby
  • Tvorba komplexních zpráv pro různé skupiny zainteresovaných stran<\/li>
  • Kompletní práce s AI při analýze a prezentaci finančních dat

Závěr a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti programování v Pythonu nebo R
  • Znalost finanční terminologie a základů statistiky

Cílová skupina

  • Finanční analytici
  • Datoví vědci
  • Manažeři rizik
 28 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie