Финансовое моделирование с сертификацией Generative AI [udemy] [YouAccel Training]

[Раздача skladchik.com]

Этические аспекты и стандарты соответствия для ИИ в сфере финансов.
Этот курс предлагает углубленное изучение быстро развивающейся области финансового моделирования, в частности, уделяя особое внимание интеграции генеративного ИИ для улучшения традиционных моделей и процессов принятия решений. Студенты начнут с введения в финансовое моделирование и преобразующей роли, которую генеративный ИИ может играть в этой структуре. Учебная программа тщательно разработана, чтобы предоставить студентам фундаментальное понимание финансового моделирования и основ ИИ, одновременно изучая более широкие приложения, ограничения и этические соображения, которые сопровождают такие передовые технологии. Хотя курс в значительной степени основан на теории, эта теоретическая основа служит трамплином для развития глубокого понимания сложностей и нюансов финансовых инноваций, управляемых ИИ.

По мере продвижения студенты будут углубляться в структуру и требования для внедрения генеративной структуры ИИ. Значительный акцент делается на понимании важности данных в этом контексте, изучении качества данных, совместимости и процессов автоматизации, необходимых для эффективной интеграции ИИ. Благодаря тщательному изучению конвейеров данных и критической потребности в высококачественном вводе студенты разовьют тонкое понимание того, как качество данных напрямую влияет на эффективность ИИ в финансовом моделировании. К концу этого раздела студенты смогут оценивать и внедрять конвейеры данных, которые структурированы и оптимизированы для совместимости с ИИ, закладывая прочную основу для передовых приложений ИИ в финансах.

В учебной программе также рассматривается, как генеративный ИИ способствует прогнозированию и предиктивному моделированию в финансовых контекстах. В этом разделе изучаются методы предиктивного моделирования, включая прогнозирование временных рядов и планирование сценариев. Изучая генерацию сценариев и оценку точности, студенты получат представление о том, как можно оптимизировать предиктивные модели с помощью ИИ, тем самым предлагая улучшенное предвидение в финансовых прогнозах. Этот раздел предиктивного моделирования обеспечивает глубокое погружение в статистические и вероятностные методы в сочетании с ИИ, позволяя студентам понимать и оценивать надежность своих прогнозов. Эти идеи, основанные на теории, побуждают студентов критически мыслить о применении ИИ в различных сценариях прогнозирования и понимать условия, при которых 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 использованием ИИ и изучать различные структуры оценки риска. Теоретические основы направляют это исследование, охватывая такие аспекты, как оценка риска, моделирование сценариев и доходность с поправкой на риск. Эти темы побуждают студентов размышлять о традиционных принципах оценки финансовых рисков и рассматривать, как ИИ может улучшать, поддерживать, а иногда и оспаривать эти давние модели. Студенты получат теоретические навыки, необходимые не только для внедрения этих оценок риска, но и для оценки надежности и этических последствий анализа рисков, основанного на ИИ.

Ключевым компонентом этого курса является понимание того, как ИИ может поддерживать расширенную предиктивную аналитику в финансах. Студенты изучат машинное обучение и методы генеративного ИИ, их различия и то, как каждый из них вносит свой вклад в предиктивную аналитику. Курс также охватывает настройку гиперпараметров, процесс, критически важный для уточнения предиктивных моделей, и различные методы повышения точности финансовых прогнозов. Этот раздел насыщен теорией, готовя студентов к глубокому пониманию технических сложностей этих моделей, которые затем могут быть применены к реальным предиктивным сценариям, демонстрируя, как прогнозы на основе ИИ могут стать более точными и устойчивыми в нестабильном финансовом ландшафте.

Кроме того, в этом курсе рассматриваются нормативные и этические соображения, присущие использованию ИИ в финансах. Поскольку ИИ все больше влияет на процессы принятия решений и стратегические направления в финансах, необходимо тщательно рассмотреть нормативные рамки и этические последствия. Этот раздел дает студентам прочную теоретическую основу для понимания ландшафта финансовых правил, проблем конфиденциальности и этических проблем, характерных для ИИ. Студенты обсудят вопросы соответствия, снижения рисков и безопасности, возникающие при развертывании ИИ в финансовых контекстах. Цель состоит в том, чтобы вооружить студентов надежным пониманием того, как ориентироваться и управлять этическими и нормативными рисками, способствуя развитию мышления, которое уравновешивает инновации с ответственностью 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 научатся интегрировать рекомендации ИИ в финансовые решения, понимать модели принятия решений ИИ на уровне совета директоров и изучать будущие тенденции в финансовом 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. Курс в конечном итоге направлен на создание всеобъемлющей теоретической основы, подготавливая студентов как к текущим, так и к ожидаемым вызовам и возможностям, которые ИИ представляет в финансовом моделировании.

Для кого этот курс:

• Начинающие финансовые аналитики, стремящиеся интегрировать ИИ в финансовое моделирование.
• Финансовые специалисты стремятся улучшить процесс принятия решений с помощью аналитики ИИ.
• Студенты, заинтересованные в получении базовых знаний о финансовых инструментах на основе искусственного интеллекта.
• Аналитики данных, которым требуются навыки прогнозирования и оценки рисков с использованием искусственного интеллекта.
• Бизнес-стратеги стремятся внедрить генеративный ИИ в финансовое планирование.
• Профессионалы, интересующиеся ролью ИИ в оценке активов и управлении портфелями.
• Тем, кто интересуется этическими и нормативными аспектами ИИ в финансовом контексте.
  As students progress, they will delve into the structure and requirements for implementing a generative AI framework. A significant emphasis is placed on understanding the importance of data within this context, exploring data quality, compatibility, and the automation processes essential for effective AI integration. Through a thorough examination of data pipelines and the critical need for high-quality input, students will develop a nuanced understanding of how data quality directly impacts AI’s effectiveness in financial modeling. By the end of this section, students will be able to assess and implement data pipelines that are structured and optimized for AI compatibility, setting a solid foundation for advanced AI applications in finance.
  The curriculum also addresses how generative AI contributes to forecasting and predictive modeling within financial contexts. This section explores predictive modeling techniques, including time series forecasting and scenario planning. Through a study of scenario generation and accuracy evaluation, students will gain insights into how predictive models can be optimized with AI, thereby offering enhanced foresight in financial predictions. This predictive modeling section provides a deep dive into statistical and probabilistic techniques combined with AI, allowing students to understand and evaluate the robustness of their forecasts. These insights, grounded in theory, encourage students to think critically about the application of AI in different forecasting scenarios and understand the conditions under which such models deliver maximum accuracy.
  
  One of the most impactful sections of the course is devoted to risk assessment, where students examine the role of generative AI in identifying and evaluating various financial risks. They will learn to assess risk scenarios using AI and explore different risk assessment frameworks. Theoretical underpinnings guide this exploration, covering aspects such as risk scoring, scenario simulations, and risk-adjusted returns. These topics encourage students to reflect on the traditional principles of financial risk assessment and consider how AI can enhance, support, and sometimes challenge these longstanding models. Students will gain the theoretical skills needed to not only implement these risk assessments but to evaluate the reliability and ethical implications of AI-driven risk analyses.
  
  A key component of this course is understanding how AI can support advanced predictive analytics in finance. Students will explore machine learning and generative AI techniques, their differences, and how each contributes to predictive analytics. The course also covers hyperparameter tuning, a process critical to refining predictive models, and various techniques for improving accuracy in financial predictions. This section is theory-heavy, preparing students to deeply understand the technical complexities of these models, which can then be applied to real-world predictive scenarios, demonstrating how AI-driven forecasts can become more precise and resilient in a fluctuating financial landscape.
  
  In addition, this course examines regulatory and ethical considerations inherent to using AI in finance. As AI increasingly influences decision-making processes and strategic directions in finance, regulatory frameworks and ethical implications must be carefully considered. This section provides students with a solid theoretical grounding in understanding the landscape of financial regulations, privacy concerns, and ethical challenges specific to AI. Students will discuss compliance, risk mitigation, and security issues that arise when deploying AI in financial contexts. The goal is to equip students with a robust understanding of how to navigate and manage ethical and regulatory risks, fostering a mindset that balances innovation with accountability and integrity.
  
  The final sections of the course bring together many of the concepts covered earlier, including real-time data integration, automation, and AI-driven decision-making processes. Students will learn how to integrate AI recommendations into financial decisions, understand board-level AI decision models, and explore future trends in financial AI, including sustainable finance and emerging technologies. These concluding topics synthesize students’ accumulated knowledge, enabling them to comprehend the multifaceted role AI will play in the future of financial modeling. The course ultimately aims to build a comprehensive theoretical foundation, preparing students for both current and anticipated challenges and opportunities AI presents in financial modeling.
  
  Who this course is for:
  
  • Aspiring financial analysts looking to integrate AI into financial modeling.
  • Finance professionals aiming to enhance decision-making with AI insights.
  • Students interested in foundational knowledge of AI-driven financial tools.
  • Data analysts seeking skills in AI-enhanced forecasting and risk assessment.
  • Business strategists aiming to incorporate generative AI in financial planning.
  • Professionals curious about AI’s role in asset valuation and portfolio management.
  • Those interested in ethical and regulatory aspects of AI in financial contexts.
  Цена:4700 руб
  Скрытая ссылка

Качать без ограничений Купить доступ RUB500.00