Đề cương khóa học

Giới thiệu về Federated Learning trong Finance

  • Tổng quan về các khái niệm và lợi ích của Federated Learning
  • Thách thức trong việc triển khai Federated Learning trong lĩnh vực tài chính
  • Các trường hợp sử dụng Federated Learning trong ngành tài chính

Các kỹ thuật AI bảo vệ quyền riêng tư

  • Đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong các mô hình Federated Learning
  • Các kỹ thuật tổng hợp và phân tích dữ liệu an toàn
  • Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu tài chính

Ứng dụng Federated Learning trong Finance

  • Phát hiện gian lận bằng Federated Learning
  • Quản lý rủi ro và phân tích dự đoán
  • AI hợp tác để tuân thủ quy định

Triển khai Federated Learning trong Hệ thống Tài chính

  • Thiết lập môi trường Federated Learning
  • Tích hợp Federated Learning vào quy trình làm việc tài chính hiện có
  • Nghiên cứu điển hình về các triển khai thành công

Xu hướng Tương lai của Federated Learning cho Finance

  • Các công nghệ và phương pháp mới nổi
  • Scala Khả năng và tối ưu hóa hiệu suất
  • Khám phá các hướng đi trong tương lai của Federated Learning

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính hoặc phân tích dữ liệu tài chính
  • Hiểu biết cơ bản về AI và học máy
  • Có kiến thức về các quy định bảo mật dữ liệu

Đối tượng

  • Các nhà khoa học dữ liệu tài chính
  • Các nhà phát triển AI trong lĩnh vực tài chính
  • Các cán bộ phụ trách bảo mật dữ liệu trong ngành tài chính
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories