Multimodal AI for Finance培訓
金融領域的 Multimodal AI 為風險評估和欺詐檢測。改進風險評估和欺詐檢測。
這門由講師主導的現場培訓(在線或現場)旨在滿足希望利用多模態人工智能進行風險分析和欺詐檢測的中級金融專業人士、數據分析師、風險管理人員和人工智能工程師。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在金融風險管理中的應用。
- 分析欺詐檢測的結構化和非結構化金融數據。
- 實施人工智能模型以識別異常和可疑活動。
- 利用 NLP 和計算機視覺進行金融文件分析。
- 在現實金融系統中部署 AI 驅動的欺詐檢測模型。
課程格式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實驗室環境中進行實操實施。
課程定制選項
- 如果您想為此課程請求定制培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
介绍Multimodal AI的内容,供Finance使用
- 多模态人工智能及其金融应用的概述
- 金融数据类型:结构化数据与非结构化数据
- 金融AI采纳中的挑战
风险分析Multimodal AI
- 金融风险管理的基本原理
- 利用AI进行预测风险评估
- 案例研究:基于AI的信用评分模型
使用AI进行欺诈检测
- 常见类型的金融欺诈
- 用于异常检测的AI技术
- 实时欺诈检测策略
Natural Language Processing (NLP)用于金融文本分析
- 从财务报告和新闻中提取洞察
- 市场预测的情绪分析
- 将LLM用于监管合规和审计
Computer Vision在Finance中的应用
- 利用AI检测伪造文件
- 分析手写和签名以进行身份验证
- 案例研究:基于AI的支票验证
欺诈检测的行为分析
- 利用AI跟踪客户行为
- 针对认证的Bio计量和防止欺诈
- 分析可疑活动的交易模式
针对Finance的AI模型进行开发和部署
- 数据预处理和特征工程
- 针对金融应用训练AI模型
- 部署基于AI的欺诈检测系统
监管和道德考量
- 金融机构的AI治理和合规
- 金融AI模型中的偏见和公平性
- 在金融领域负责任地使用AI的最佳实践
AI驱动的Finance的未来趋势
- 用于金融预测的AI进步
- 用于欺诈预防的新兴AI技术
- AI在银行和投资未来中的作用
总结和结论
最低要求
- 人工智慧和機器學習概念的基本知識
- 金融數據和風險管理的理解
- 有Python編程和數據分析的經驗
觀眾
- Finance 專業人士
- 數據分析師
- 風險管理師
- 金融行業的AI工程師
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態學習和數據融合的基本原理。
- 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch實現多模態模型。
- 針對文本、圖像和音頻集成優化和微調模型。
- 在實際應用中部署多模態AI模型。
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這個培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智慧的基本概念及其對人機互動的影響。
- 使用 AI 驅動的輸入方法設計和原型設計多模態接口。
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- 評估多模態系統的有效性和可用性。
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- 實現文本、圖像和音頻應用程序的DeepSeek多模態AI。
- 開發整合多種數據類型以獲取更豐富見解的AI解決方案。
- 優化和調整DeepSeek模型,以進行跨模態學習。
- 將多模態AI技術應用於行業實際用例。
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培训结束时,参与者将能够:
- 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
- 将传感器数据、图像识别和实时监控集成到智能工厂中。
- 通过人工智能驱动的数据分析实现预测性维护。
- 针对缺陷检测和质量保证应用计算机视觉。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在語言處理中的基本原理。
- 使用人工智能模型處理和翻譯語音、文本和圖像。
- 使用人工智能驅動的API和框架實現實時翻譯。
- 將人工智能驅動的翻譯集成到商業應用程序中。
- 分析人工智能驅動的語言處理中的倫理考慮。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解多模態 AI 及其應用的原理。
- 實施數據融合技術以組合不同類型的數據。
- 構建和訓練可以處理視覺、文本和聽覺資訊的模型。
- 評估多模態 AI 系統的性能。
- 解決與多模態數據相關的道德和隱私問題。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 AI 工具增強音樂和視頻製作。
- 使用 AI 生成獨特的視覺藝術和設計。
- 創建互動式多媒體體驗。
- 瞭解人工智慧對創意產業的影響。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在現代醫療保健中的作用。
- 整合用於人工智能驅動診斷的結構化和非結構化醫療數據。
- 應用人工智能技術分析醫療影像和電子健康紀錄。
- 開發疾病診斷和治療建議的預測模型。
- 實施語音和自然語言處理 (NLP) 以進行醫療筆記和病人互動。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在機器人系統中實現多模態感測。
- 開發用於感測器融合和決策的 AI 演算法。
- 創建可以在動態環境中執行複雜任務的機器人。
- 解決即時數據處理和執行方面的挑戰。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態 AI 如何增強虛擬助手。
- 在 AI 驅動的助手中整合語音、文本和圖像處理。
- 構建具有語音和視覺能力的互動式對話代理。
- 利用語音識別、NLP 和計算機視覺的 API。
- 為客戶支持和用户互動實施 AI 驅動的自動化。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計可提高用戶參與度的多模式介面。
- 將語音和視覺識別整合到 Web 和行動應用程式中。
- 利用多模態數據創建自適應和回應式UI。
- 了解用戶數據收集和處理的道德考慮。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態AI及其應用的基本原理。
- 為文本、圖像、音頻和視頻生成設計和優化提示。
- 利用GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision等多模態AI平台的API。
- 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。