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Plan du cours
Introduction
Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle et Machine Learning
Comprendre Deep Learning
- Présentation des concepts de base du Deep Learning Différenciation entre Machine Learning et le Deep Learning Présentation des applications du Deep Learning
Aperçu de Neural Networks
- Que sont Neural Networks Neural Networks par rapport aux modèles de régression Comprendre les fondements mathématiques et les mécanismes d'apprentissage Construire un réseau neuronal artificiel Comprendre les nœuds neuronaux et les connexions Travailler avec les neurones, les couches et les données d'entrée et de sortie Comprendre les perceptrons monocouches Différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé Apprentissage Feedforward et commentaires Neural Networks Comprendre la propagation vers l'avant et la propagation arrière Comprendre la mémoire à long terme et à court terme (LSTM) Explorer la récurrence Neural Networks en pratique Explorer la convolution Neural Networks en pratique Améliorer la manière Neural Networks Apprendre
Aperçu des Deep Learning techniques utilisées dans le secteur bancaire
- Réseaux de neurones Traitement du langage naturel Reconnaissance d'images Speech Recognition Analyse sentimentale
Explorer Deep Learning Études de cas pour le secteur bancaire
- Programmes de lutte contre le blanchiment d'argent Vérifications de connaissance du client (KYC) Surveillance de la liste des sanctions Facturation Surveillance de la fraude Risk Management Détection de la fraude Segmentation des produits et des clients Évaluation des performances Fonctions générales de conformité
Comprendre les avantages de Deep Learning pour le secteur bancaire
Explorer les différentes bibliothèques de Deep Learning pour Python
- TensorFlow Difficile
Configuration de Python avec le TensorFlow pour le Deep Learning
- Installation de l'API Python TensorFlow Test de l'installation TensorFlow Configuration TensorFlow pour le développement Formation de votre premier modèle de réseau neuronal TensorFlow
Configuration Python avec Keras pour le Deep Learning
Créer des modèles simples d'apprentissage en profondeur avec Keras
- Créer un modèle Keras Comprendre vos données Spécifier votre modèle d'apprentissage profond Compiler votre modèle Ajuster votre modèle Travailler avec vos données de classification Travailler avec des modèles de classification Utiliser vos modèles
Travailler avec TensorFlow pour le Deep Learning pour le secteur bancaire
- Préparation des données Téléchargement des données Préparation des données de formation Préparation des données de test Mise à l'échelle des entrées à l'aide d'espaces réservés et de variables
Pré requis
- Expérience de la programmation Python .
- Familiarité générale avec les concepts financiers et bancaires
- Familiarité de base avec les statistiques et les concepts mathématiques
28 heures