Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στην πολυμεσική ΤΕΧ για την Οικονομία
- Γενικά χαρακτηριστικά της πολυμεσικής ΤΕΧ και των εφαρμογών της στην οικονομία.
- Τύποι χρηματοοικονομικών δεδομένων: τυποποιημένοι vs. μη τυποποιημένοι.
- Προκλήσεις στην εφαρμογή της ΤΕΧ στην οικονομία.
Ανάλυση Κινδύνου με Πολυμεσική ΤΕΧ
- Βασικές αρχές της διαχείρισης χρηματοοικονομικού κινδύνου.
- Χρήση ΤΕΧ για τη προϊσταμένη εκτίμηση κινδύνου.
- Μελετήματα: μοντέλα αξιολόγησης δημοφιλίας με βάση τη ΤΕΧ.
Ανίχνευση Παρανομιών με Χρήση ΤΕΧ
- Συνηθισμένους τύπους χρηματοοικονομικών παρανομιών.
- Τεχνικές ΤΕΧ για την ανίχνευση απωθήσεων.
- Στρατηγικές πραγματικού χρόνου για την ανίχνευση παρανομιών.
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) για την Ανάλυση Οικονομικών Κειμένων
- Εξαγωγή εργαλείων από χρηματοοικονομικά εκθέσεις και νέα.
- Ανάλυση συναισθήματος για την πρόβλεψη αγορών.
- Χρήση μεγάλων ενδυναμωμένων μοντέλων (LLMs) για τη σύμφωνη πληροφόρηση και τη διαμόρφωση.
Υπολογιστική Οράση στην Οικονομία
- Ανίχνευση παρανόμων εγγράφων με βάση την ΤΕΧ.
- Ανάλυση χειρογραφίας και υπογραφών για αυθεντικοποίηση.
- Μελετήματα: ελέγχους παρανομιών με βάση την ΤΕΧ.
Συμπεριφορική Ανάλυση για την Ανίχνευση Παρανομιών
- Καταγραφή συμπεριφοράς πελατών με βάση την ΤΕΧ.
- Βιωμετρική αυθεντικοποίηση και πρόληψη παρανομιών.
- Ανάλυση μοτίβων συναλλαγών για ύποπτες δραστηριότητες.
Ανάπτυξη και Εγκαθίδρυση Μοντέλων ΤΕΧ για την Οικονομία
- Προεξεργασία δεδομένων και μηχανική χαρακτηριστικών.
- Εκπαίδευση μοντέλων ΤΕΧ για χρηματοοικονομικές εφαρμογές.
- Εγκαθίδρυση συστημάτων ανίχνευσης παρανομιών με βάση την ΤΕΧ.
Νομικές και Ηθικές Προοπτικές
- Διαχείριση ΤΕΧ και σύμφωνη πληροφόρηση σε χρηματοοικονομικές οργανισμούς.
- Προσωπική τυχερότητα και δίκαιη προσέγγιση σε μοντέλα ΤΕΧ.
- Καλύτερες πρακτικές για υπεύθυνη χρήση της ΤΕΧ στην οικονομία.
Μελλοντικές Τάσεις της ΤΕΧ-Οδηγούμενης Οικονομίας
- Εξέλιξη στη ΤΕΧ για χρηματοοικονομική πρόβλεψη.
- Νέες τεχνικές ΤΕΧ για την πρόληψη παρανομιών.
- Ο ρόλος της ΤΕΧ στο μέλλον των τραπεζών και επενδύσεων.
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασικές γνώσεις της ΤΕΧ και των εννοιών μηχανικής μάθησης.
- Κατανόηση χρηματοοικονομικών δεδομένων και διαχείρισης κινδύνου.
- Εμπειρία προγραμματισμού σε Python και ανάλυση δεδομένων.
Στόχοι Ακροατήριου
- Επαγγελματίες της χρηματοοικονομικής.
- Αναλυτές δεδομένων.
- Διαχειριστές κινδύνου.
- Μηχανικοί ΤΕΧ στον χρηματοοικονομικό τομέα.
Σχόλια (3)
Η υπόβαθρος θεωρία των LLMs, το εκπαιδευτικό σενάριο
Joanne Wong - IPG HK Limited
Κομμάτι - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Μηχανική Μετάφραση
με άνοιξε το μυαλό για νέα εργαλεία που μπορούν να μου βοηθήσουν στη δημιουργία αυτοματοποίησης
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Κομμάτι - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Μηχανική Μετάφραση
Εκτιμήθηκα πολύ η μέθοδος με την οποία ο εκπαιδευτικός παρουσίασε όλα. Κατάλαβα αν και δεν είναι η Οικονομική η σφαίρα μου, καθιστούσε βέβαιο ότι κάθε συμμετέχων ήταν στο ίδιο επίπεδο, ενώ τηρούσε το πρόγραμμα. Τα ασκήσεις θέττονταν με καλά διαστήματα. Η επικοινωνία με τους συμμετέχοντες υπήρξε πάντα παρούσα. Το υλικό ήταν τέλειο, ούτε πολύ μεγάλο, ούτε πολύ μικρό. Εξηγήθηκε εξαιρετικά καλά σε λίγα πιο περίπλοκα θέματα ώστε να κατανοηθούν από όλους.
Diana
Κομμάτι - ChatGPT for Finance
Μηχανική Μετάφραση