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Programa do Curso
Introdução
Compreendendo os fundamentos da inteligência artificial e Machine Learning
Compreensão Deep Learning
- Visão geral dos conceitos básicos de aprendizado profundo Diferenciando entre Machine Learning e aprendizado profundo Visão geral de aplicativos para aprendizado profundo
Visão geral de Neural Networks
- O que são Neural Networks Neural Networks vs modelos de regressão Compreendendo os fundamentos matemáticos e mecanismos de aprendizagem Construindo uma rede neural artificial Compreendendo nós neurais e conexões Trabalhando com neurônios, camadas e dados de entrada e saída Compreendendo os perceptrons de camada única Diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada Aprendizagem Feedforward e feedback Neural Networks Compreendendo a propagação direta e a retropropagação Compreendendo a memória longa e de curto prazo (LSTM) Explorando o recorrente Neural Networks na prática Explorando o convolucional Neural Networks na prática Melhorando a maneira Neural Networks Aprenda
Visão geral de Deep Learning técnicas usadas em serviços bancários
- Redes Neurais Processamento de Linguagem Natural Reconhecimento de Imagem Speech Recognition Análise Sentimental
Explorando Deep Learning Estudos de Caso para Bancos
- Programas contra lavagem de dinheiro Verificações Know-Your-Customer (KYC) Lista de sanções Monitoramento Faturamento Supervisão de fraude Risk Management Detecção de fraude Segmentação de produtos e clientes Avaliação de desempenho Funções gerais de conformidade
Compreendendo os benefícios de Deep Learning para o setor bancário
Explorando as diferentes bibliotecas de aprendizado profundo para Python
- TensorFlow Difícil
Configurando Python com TensorFlow para aprendizado profundo
- Instalando a TensorFlow API Python Testando a TensorFlow Instalação Configurando TensorFlow para Desenvolvimento Treinando seu primeiro TensorFlow Modelo de Rede Neural
Configurando Python com Keras para aprendizado profundo
Construindo modelos simples de aprendizado profundo com Keras
- Criando um modelo Keras Compreendendo seus dados Especificando seu modelo de aprendizado profundo Compilando seu modelo Ajustando seu modelo Trabalhando com seus dados de classificação Trabalhando com modelos de classificação Usando seus modelos
Trabalhando com TensorFlow para Deep Learning para bancos
- Preparando os dados Baixando os dados Preparando os dados de treinamento Preparando os dados de teste Dimensionando entradas usando espaços reservados e variáveis
Requisitos
- Experiência em programação Python
- Familiaridade geral com conceitos financeiros e bancários
- Familiaridade básica com estatística e conceitos matemáticos
28 horas