Արհեստական բանականությունը ֆինանսական ոլորտում
Դասընթացի Իդ : AI-010
Դասի տևողությունը (օրերով) : 16 ակադեմիական ժամ
Տևողությունը առցանց : 16 ակադեմիական ժամ
Ուսումնական պլան : Անձամբ, Virtual Instructor-Led Training - ONLINE
Ակնարկ
Այս դասընթացը ներառում է ֆինանսական ոլորտում արհեստական բանականության կիրառման գործնական ասպեկտները՝ սկսած հիմնական հասկացություններից մինչև արդյունաբերական դեպքերի ուսումնասիրություններ: Մասնակիցները կուսումնասիրեն, թե ինչպես են արհեստական բանականության տեխնոլոգիաները կիրառվում ֆինանսական ոլորտում՝ առօրյա գործընթացները օպտիմալացնելու համար, ներառյալ տվյալների արագ որոնումը, հաշվարկների ավտոմատացումը և ներկայացումների պատրաստումը։
Ծրագիրը ներառում է մեքենայական ուսուցում, մեծածավալ լեզվական մոդելներ և կանխատեսողական վերլուծություններ, ինչպես նաև մեծ տվյալների մշակման, որոշումների կայացման և տեքստերի մշակման գործիքներ։
Գործնական բաղադրիչը հիմնված է ֆինանսական ոլորտում արհեստական բանականության կիրառությունների ուսումնասիրությունների վրա՝ առօրյա ընթացակարգերից մինչև թվային փոխակերպում։
Այս դասընթացը կօգնի ուսանողներին հասկանալ, թե որտեղ կարող է ֆինանսական ոլորտում արհեստական բանականության կիրառումը չափելի արդյունքներ տալ, և որտեղ դրա ներդրումը ռիսկային և անիրագործելի է։
Այս դասընթացի լսարանը
- Գործադիրներ
- Վերլուծաբաններ
- Մենեջերներ
Ուրվագիծ
- Արհեստական բանականության (ԱԲ) ներածություն
- Արհեստական բանականության հասկացությունը. սահմանում, զարգացման հիմնական ոլորտներ
- ԱԲ-ի և ավանդական ավտոմատացված համակարգերի միջև տարբերությունը
- ԱԲ տեխնոլոգիաների ընդհանուր դասակարգում. թույլ և ուժեղ ԱԲ, բարձր մասնագիտացված համակարգեր
- Մեքենայական ուսուցում և նեյրոնային ցանցեր. հասկացություններ, տարբերություններ և կիրառություններ
- Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը. գործողության սկզբունքներ, ուսուցման տեսակներ
- Նեյրոնային ցանցեր. գործողության սկզբունքներ, ճարտարապետություն և կիրառություններ
- Հասկացությունների միջև փոխհարաբերությունը. ԱԲ, մեքենայական ուսուցում և նեյրոնային ցանցեր
- Արհեստական բանականության գործիքներ
- Ժամանակակից ԱԲ հարթակների և լուծումների ակնարկ (ներառյալ գեներատիվ ԱԲ, իրավունքի մագիստրոսական իրավունք, տվյալների վերլուծություն) Համակարգեր)
- Մեծ լեզվական մոդելներ
- Կանխատեսող գործիքներ
- Մեծ տվյալների մշակման, վիզուալիզացիայի և որոշումների կայացման գործիքներ
- Գործնական աշխատանք – Դեպքի ուսումնասիրություն
- Հուշումների ճարտարագիտության հիմունքներ
- Ի՞նչ է հուշումը և ինչո՞ւ է այն անհրաժեշտ:
- Կիրառական խնդիրներ լուծելու համար արդյունավետ հուշումներ ստեղծելու սկզբունքներ
- Գործնական օրինակներ՝ հաշվետվությունների պատրաստում, կանոնակարգերի վերլուծություն, լուծումների ձևակերպում, փաստաթղթերի հետ աշխատանք
- Գեներատիվ արհեստական բանականության օգտագործման սահմանափակումներն ու ռիսկերը
- Գործնական աշխատանք – Դեպքի ուսումնասիրություն
- Գործնական կիրառական արհեստական բանականություն
- Արհեստական բանականության տեղական օգտագործման դեպքեր՝ առօրյա խնդիրները լուծելու համար առաջադրանքներ
- Արհեստական բանականության օգտագործման օրինակներ թվային փոխակերպման համար
- Առաջատար համաշխարհային ընկերությունների փորձ
- Ինտերակտիվ պրակտիկա և խմբային առաջադրանքներ
- Աշխատանք ձեր ընկերության գործունեությանը նման իրական կյանքի սցենարների հետ՝ քննարկում և վարկածների հավաքագրում
- Դեպքերի պատրաստում և վարկածների մշակում խմբերով (2 խումբ) դասախոսների հետ
- Ստեղծված դեպքերի վերլուծություն (խմբային արդյունքների ներկայացում). արհեստական բանականության ներդրման հնարավորությունների բացահայտում, քննարկում
- Ռազմավարական նախաձեռնությունների և թվային փոխակերպման խոչընդոտների քննարկում
