Скачать [Udemy] Сертификация по финансовому моделированию с использованием генеративного искусственного интеллекте [YouAccel Training]

[Kail]

Ссылка на картинку

Создайте прочную основу для финансового моделирования с помощью генеративного искусственного интеллекта для улучшения процесса принятия решений и анализа
Чему вы научитесь:

• Основы финансового моделирования и его применения в финансах с использованием ИИ.
• Основные принципы генеративного ИИ и его роль в финансовой стратегии.
• Эффективная интеграция генеративного ИИ в традиционные финансовые модели.
• Изучение ключевых инструментов и платформ ИИ, используемых в финансовом моделировании.
• Настройка и управление системой генеративного ИИ для финансов.
• Понимание требований к качеству и подготовке данных для моделей ИИ.
• Построение и оптимизация конвейеров данных, совместимых с системами ИИ.
• Использование генеративного ИИ для точного прогнозирования временных рядов.
• Применение ИИ для сценарного планирования и оценки потенциальных результатов.
• Основы оценки рисков и методы скоринга рисков на основе ИИ.
• Повышение эффективности оценки активов с помощью динамических моделей оценки, управляемых ИИ.
• Применение ИИ в анализе финансовых отчетов и коэффициентов.
• Стратегии управления портфелем с использованием ИИ для диверсификации и риска.
• Интеграция финансовых данных в реальном времени и модели высокочастотной торговли.
• Автоматизация формирования финансовых отчетов с помощью генеративного ИИ.
• Этические аспекты и стандарты соответствия для ИИ в финансах.

Этот курс предлагает углубленное изучение быстро развивающейся области финансового

моделирования с особым акцентом на интеграцию генеративного ИИ для улучшения традиционных моделей и процессов принятия решений. Студенты начнут с введения в финансовое моделирование и трансформационной роли генеративного ИИ, которую он может сыграть в этих рамках. Учебная программа тщательно разработана, чтобы предоставить студентам фундаментальное понимание финансового моделирования и основ ИИ, одновременно изучая более широкое применение, ограничения и этические соображения, которые сопровождают такие передовые технологии. Несмотря на то, что курс в значительной степени основан на теории, эта теоретическая база служит трамплином для развития глубокого понимания сложностей и нюансов финансовых инноваций, основанных на ИИ.
По мере изучения курса студенты будут углубляться в структуру и требования к реализации генеративного ИИ. Значительное внимание уделяется пониманию важности данных в этом контексте, изучению качества данных, их совместимости и процессов автоматизации, необходимых для эффективной интеграции ИИ. Благодаря тщательному изучению конвейеров данных и критической необходимости в высококачественных исходных данных, студенты получат глубокое понимание того, как качество данных напрямую влияет на эффективность ИИ в финансовом моделировании. К концу этого раздела студенты смогут оценить и внедрить конвейеры данных, которые структурированы и оптимизированы для совместимости с ИИ.
В учебной программе также рассматривается, как генеративный ИИ способствует прогнозированию и предиктивному моделированию в финансовом контексте.В этом разделе изучаются методы прогностического моделирования, включая прогнозирование временных рядов и сценарное планирование.Изучая процесс создания сценариев и оценки их точности, студенты получат представление о том, как можно оптимизировать прогностические модели с помощью ИИ, тем самым предлагая улучшенное предвидение в финансовых прогнозах.Раздел «Прогностическое моделирование» обеспечивает глубокое погружение в статистические и вероятностные методы в сочетании с искусственным интеллектом, позволяя студентам понять и оценить надежность своих прогнозов. Эти теоретически обоснованные выводы побуждают студентов критически осмыслить применение ИИ в различных сценариях прогнозирования и понять, при каких условиях такие модели обеспечивают максимальную точность.
Один из самых впечатляющих разделов курса посвящен оценке рисков, где студенты изучают роль генеративного ИИ в выявлении и оценке различных финансовых рисков.Они научатся оценивать сценарии риска с помощью ИИ и изучат различные системы оценки рисков.Теоретические основы направляют это исследование, охватывая такие аспекты, как оценка рисков, моделирование сценариев и доходность с поправкой на риск. Эти темы побуждают студентов задуматься о традиционных принципах оценки финансовых рисков и рассмотреть, как ИИ может улучшить, поддержать, а иногда и бросить вызов этим давно существующим моделям. Студенты получат
Ключевой компонент этого курса - понимание того, как искусственный интеллект может помочь продвинутой предиктивной аналитике в финансах.Студенты изучат методы машинного обучения и генеративного ИИ, их различия и то, как каждый из них способствует предиктивной аналитике.Курс также охватывает настройку гиперпараметров - процесс, критически важный для совершенствования прогностических моделей, и различные методы повышения точности финансовых прогнозов.В этом разделе много теории, что позволяет студентам глубоко понять технические сложности этих моделей, которые затем могут быть применены к реальным сценариям прогнозирования, демонстрируя, как прогнозы на основе ИИ могут стать более точными и устойчивыми в условиях нестабильного финансового ландшафта.
Кроме того, в этом курсе рассматриваются нормативные и этические аспекты, связанные с использованием ИИ в финансах. Поскольку ИИ все больше влияет на процессы принятия решений и стратегические направления в финансах, необходимо тщательно изучить нормативно-правовую базу и этические последствия.Этот раздел дает студентам прочную теоретическую основу для понимания ландшафта финансового регулирования, проблем конфиденциальности и этических проблем, характерных для ИИ.Студенты обсудят вопросы соответствия, снижения рисков и безопасности, возникающие при внедрении ИИ в финансовом контексте.Цель - вооружить студентов глубоким пониманием того, как ориентироваться в этических и нормативных рисках и управлять ими, способствуя формированию мышления, в котором инновации сочетаются с подотчетностью и честностью.
Заключительные разделы курса объединяют многие из рассмотренных ранее концепций, включая интеграцию данных в реальном времени, автоматизацию и процессы принятия решений на основе ИИ.Студенты узнают, как интегрировать рекомендации ИИ в финансовые решения, поймут модели принятия решений на уровне совета директоров, а также изучат будущие тенденции в области финансового ИИ, включая устойчивое финансирование и новые технологии.Эти заключительные темы синтезируют накопленные студентами знания, позволяя им понять многогранную роль, которую ИИ будет играть в будущем финансового моделирования.В конечном итоге курс направлен на создание всеобъемлющей теоретической базы, подготавливающей студентов к решению как текущих, так и ожидаемых задач и возможностей, которые открывает ИИ в финансовом моделировании.
Для кого этот курс:

• Начинающие финансовые аналитики, желающие внедрить ИИ в финансовое моделирование.
• Финансовые специалисты, стремящиеся повысить эффективность принятия решений с помощью ИИ.
• Студенты, заинтересованные в получении базовых знаний о финансовых инструментах, основанных на ИИ.
• Аналитики данных, желающие получить навыки прогнозирования и оценки рисков с помощью ИИ.
• Бизнес-стратеги, стремящиеся внедрить генеративный ИИ в финансовое планирование.
• Профессионалы, интересующиеся ролью ИИ в оценке активов и управлении портфелем.
• Те, кто интересуется этическими и нормативными аспектами использования ИИ в финансовом контексте.

Материалы курса:
17 разделов • 182 лекции • 1 дополнительный материал • 75 ресурсов для загрузки • общая продолжительность: 18 ч.

1. Ресурсы и загрузки курса
2. Введение в финансовое моделирование с помощью генеративного ИИ
3. Настройка системы генеративного ИИ
4. Генеративный ИИ в прогнозировании и предиктивном моделировании
5. Анализ сценариев с помощью генеративного ИИ
6. Оценка рисков с помощью генеративного ИИ
7. Анализ финансовых отчетов и возможности
   
   искусственного интеллекта
8. Оценка стоимости активов и аналитика на основе ИИ
9. Управление портфелем и оптимизация с помощью ИИ
10. Стресс-тестирование финансовых моделей с помощью ИИ
11. Продвинутая предиктивная аналитика в финансах
12. Нормативно-правовые и этические аспекты
13. Интеграция финансовых данных в режиме реального времени
14. Автоматизация финансовых отчетов с помощью генеративного ИИ
15. Интеграция ИИ в процессы принятия решений
16. Будущие тенденции и инновации в области финансового ИИ
17. Краткое содержание курса

Требования:

• Без предварительных условий.

Показать больше