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課程簡介
介紹
瞭解人工智慧的基礎知識和 Machine Learning
理解 Deep Learning
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深度學習基本概念概述
區分 Machine Learning 和深度學習
深度學習應用概述
概述 Neural Networks
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什麼是 Neural Networks
Neural Networks 與回歸模型
瞭解數學基礎和學習機制
構建人工神經網路
了解神經節點和連接
使用神經元、圖層以及輸入和輸出數據
瞭解單層感知器
監督學習和無監督學習之間的差異
學習前饋和反饋 Neural Networks
瞭解前向傳播和反向傳播
了解長短期記憶 (LSTM)
在實踐中探索復發性 Neural Networks
在實踐中探索卷積 Neural Networks
改進學習方式 Neural Networks
Deep Learning 銀行業務中使用的技術概述
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神經網路
自然語言處理
圖像識別
Speech Recognition
情感分析
探索 Deep Learning 銀行業案例研究
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反洗錢計劃
瞭解您的客戶 (KYC) 檢查
制裁名單監測
帳單欺詐監督
Risk Management
欺詐檢測
產品和客戶細分
績效評估
一般合規職能
瞭解 Deep Learning 對銀行業的好處
探索適用於 R 的不同深度學習包 R 中的深度學習與 Keras 和 RStudio
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R 的 Keras 包概述
安裝 R 的 Keras 套件
載入數據
使用內置數據集
使用文件中的數據
使用虛擬數據
在雲中開發模型 使用 GPU 加速深度學習 將深度學習 Neural Networks 應用於計算機視覺、語音辨識和文本分析。
總結和結論
最低要求
- 具有 R 程式設計的基本經驗
- 大致熟悉金融和銀行概念
- 基本熟悉統計學和數學概念
28 時間: