Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Počítačový Kurz
Fine-tuning is the process of adapting pre-trained AI models to specific domains and datasets.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Introduction to AI in Financial Services
- Use cases: fraud detection, credit scoring, compliance monitoring
- Regulatory considerations and risk frameworks
- Overview of fine-tuning in high-risk environments
Preparing Financial Data for Fine-Tuning
- Sources: transaction logs, customer demographics, behavioral data
- Data privacy, anonymization, and secure processing
- Feature engineering for tabular and time-series data
Model Fine-Tuning Techniques
- Transfer learning and model adaptation to financial data
- Domain-specific loss functions and metrics
- Using LoRA and adapter tuning for efficient updates
Risk Prediction Modeling
- Predictive modeling for loan default and credit scoring
- Balancing interpretability vs. performance
- Handling imbalanced datasets in risk scenarios
Fraud Detection Applications
- Building anomaly detection pipelines with fine-tuned models
- Real-time vs. batch fraud prediction strategies
- Hybrid models: rule-based + AI-driven detection
Evaluation and Explainability
- Model evaluation: precision, recall, F1, AUC-ROC
- SHAP, LIME, and other explainability tools
- Auditing and compliance reporting with fine-tuned models
Deployment and Monitoring in Production
- Integrating fine-tuned models into financial platforms
- CI/CD pipelines for AI in banking systems
- Monitoring drift, retraining, and lifecycle management
Summary and Next Steps
Požadavky
- An understanding of supervised learning techniques
- Experience with Python-based machine learning frameworks
- Familiarity with financial datasets such as transaction logs, credit scores, or KYC data
Audience
- Data scientists in financial services
- AI engineers working with fintech or banking institutions
- Machine learning professionals building risk or fraud models
14 hodiny
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Počítačový Kurz - Booking
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection Počítačový Kurz - Enquiry
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na strojové učení, kteří si přejí osvojit si nejmodernější techniky učení s přenosem a aplikovat je na složité problémy reálného světa.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte pokročilé koncepty a metodiky v transferovém učení.
- Implementujte doménově specifické adaptační techniky pro předem trénované modely.
- Aplikujte neustálé učení ke správě vyvíjejících se úloh a datových sad.
- Ovládněte jemné ladění více úkolů pro zvýšení výkonu modelu napříč úkoly.
Read more...
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pokročilým inženýrům pro udržování AI a profesionálům v oblasti MLOps, kteří chtějí implementovat robustní trvající učení (continual learning) potrubí a efektivní strategie aktualizací pro nasazené, zefinánované modely.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nakreslit a implementovat pracovní postupy trvajícího učení pro nasazené modely.
- Zmírnit katastrofické zapomínání prostřednictvím správného školení a správy paměti.
- Automatizovat monitorování a spouštěče aktualizací na základě odchylky modelu nebo změn dat.
- Integrace strategií aktualizací modelů do stávajících CI/CD a MLOps potrubí.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasazovat vyladěné modely.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy nasazení vyladěných modelů do výroby.
- Kontejnerujte a nasazujte modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
- Implementujte monitorování a protokolování pro nasazené modely.
- Optimalizujte modely pro latenci a škálovatelnost ve scénářích reálného světa.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v přizpůsobování modelů umělé inteligence pro kritické finanční úkoly.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění finančních aplikací.
- Využijte předem připravené modely pro úkoly ve financích specifické pro určitou doménu.
- Aplikujte techniky pro odhalování podvodů, hodnocení rizik a generování finančního poradenství.
- Zajistěte soulad s finančními předpisy, jako je GDPR a SOX.
- Implementujte zabezpečení dat a etické postupy AI ve finančních aplikacích.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
- Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
- Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
- Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat strategie jemného ladění pro velké modely bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy adaptace na nízké hodnocení (LoRA).
- Implementujte LoRA pro efektivní jemné doladění velkých modelů.
- Optimalizujte jemné ladění pro prostředí s omezenými zdroji.
- Vyhodnoťte a nasaďte modely vyladěné LoRA pro praktické aplikace.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zvládnout dolaďování multimodálního modelu pro inovativní řešení AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu multimodálních modelů jako CLIP a Flamingo.
- Efektivně připravujte a předzpracujte multimodální datové sady.
- Vylaďte multimodální modely pro konkrétní úlohy.
- Optimalizujte modely pro aplikace a výkon v reálném světě.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
- Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
- Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
- Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.
Read more...
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 hodinyThis instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, inženýry strojového učení a vývojáře, kteří chtějí vyladit DeepSeek modely LLM tak, aby vytvořily specializované aplikace umělé inteligence přizpůsobené konkrétním odvětví, domény nebo obchodní potřeby.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu a možnosti modelů DeepSeek, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
- Připravte datové sady a předzpracujte data pro jemné doladění.
- Dolaďte DeepSeek LLM pro aplikace specifické pro doménu.
- Optimalizujte a nasazujte efektivně vyladěné modely.
Read more...
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 hodinyThis instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Read more...
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 hodinyThis instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.
Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
- Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
- Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
- Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.
Read more...
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 hodinyTento instruktorův kurz v reálném čase (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře zařazených do zanořeného umělého rozumu a odborníky na hraniční výpočty, kteří chtějí upravit a optimalizovat lehké modely umělého rozumu pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vybrat a upravit předtrénované modely vhodné pro nasazení na hranici.
- Použít kvantizaci, ořezávání a další kompresní techniky k snížení velikosti modelu a latence.
- Zlepšit modely pomocí přenosového učení pro specifický výkon úkolu.
- Nasadit optimalizované modely na skutečných platformách hraničních zařízení.
Read more...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti strojového učení a vývojáře umělé inteligence, kteří chtějí upravit a nasadit modely s otevřenými váhy jako jsou LLaMA, Mistral a Qwen pro specifické podnikové nebo interní aplikace.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit ekosystém a rozdíly mezi otevřenými zdrojovými kódy LLMs.
- Připravit datasety a konfigurace pro upravování modelů jako jsou LLaMA, Mistral a Qwen.
- Provádět procesy upravování pomocí Hugging Face Transformers a PEFT.
- Vyhodnotit, uložit a nasadit upravené modely v bezpečných prostředích.
Read more...
