Course Outline

Εισαγωγή στο Federated Learning στο Finance

  • Επισκόπηση των Federated Learning εννοιών και πλεονεκτημάτων
  • Προκλήσεις στην εφαρμογή του Federated Learning στα χρηματοοικονομικά
  • Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις Federated Learning στον χρηματοπιστωτικό κλάδο

Τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για τη διατήρηση της ιδιωτικότητας

  • Διασφάλιση απορρήτου δεδομένων σε μοντέλα Federated Learning
  • Τεχνικές για ασφαλή συγκέντρωση και ανάλυση δεδομένων
  • Συμμόρφωση με τους κανονισμούς απορρήτου οικονομικών δεδομένων

Federated Learning Εφαρμογές σε Finance

  • Ανίχνευση απάτης με χρήση Federated Learning
  • Διαχείριση κινδύνου και προγνωστική ανάλυση
  • Συνεργατική τεχνητή νοημοσύνη για κανονιστική συμμόρφωση

Εφαρμογή Federated Learning στα Χρηματοοικονομικά Συστήματα

  • Ρύθμιση Federated Learning περιβαλλόντων
  • Ενσωμάτωση του Federated Learning στις υπάρχουσες χρηματοοικονομικές ροές εργασιών
  • Μελέτες περιπτώσεων επιτυχημένων υλοποιήσεων

Μελλοντικές τάσεις σε Federated Learning για Finance

  • Αναδυόμενες τεχνολογίες και μεθοδολογίες
  • Scalaβελτιστοποίηση ικανότητας και απόδοσης
  • Εξερεύνηση μελλοντικών οδηγιών σε Federated Learning

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Εμπειρία σε χρηματοοικονομικά ή ανάλυση οικονομικών δεδομένων
  • Βασική κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με τους κανονισμούς απορρήτου δεδομένων

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες οικονομικών δεδομένων
  • Προγραμματιστές AI στα χρηματοοικονομικά
  • Υπεύθυνοι προστασίας προσωπικών δεδομένων στον χρηματοπιστωτικό τομέα
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories