![Клуб "SlivSkladchik" - [Раздача завершенных складчин] схемы заработка, бизнес под ключ](/styles/basic/publicLogoUrl111.png)
Складчина: Сертификация по финансовому моделированию с использованием генеративного искусственного интеллекта [Udemy] [Обучение YouAccel]
Financial Modeling with Generative AI Certification [Udemy] [YouAccel Training] [eng-rus]
Язык: английский + русский машинный перевод GPT + русские аудиодорожки машинный перевод AI + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами h.265 (русская аудиодорожка + видеофайл)
*аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов
*premium AI russian female voice
Создайте прочную основу для финансового моделирования с помощью генеративного искусственного интеллекта для улучшения процесса принятия решений и анализа
Чему вы научитесь:
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:
17 разделов • 182 лекции • 1 дополнительный материал • 75 ресурсов для загрузки • общая продолжительность: 18 ч.
This course offers an in-depth exploration of the rapidly evolving field of financial modeling, particularly focusing on the integration of generative AI to enhance traditional models and decision-making processes. Students will begin with an introduction to financial modeling and the transformative role generative AI can play within this framework. The curriculum is meticulously designed to provide students with a foundational understanding of financial modeling and AI fundamentals while exploring the broader applications, limitations, and ethical considerations that accompany such advanced technologies. While the course is heavily rooted in theory, this theoretical foundation serves as a springboard for developing a sophisticated understanding of the complexities and nuances of AI-driven financial innovation.
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.
Cтоимость: 49,99 $ (5125 ₽)
Скрытая ссылка
Financial Modeling with Generative AI Certification [Udemy] [YouAccel Training] [eng-rus]
Язык: английский + русский машинный перевод GPT + русские аудиодорожки машинный перевод AI + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами h.265 (русская аудиодорожка + видеофайл)
*аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов
*premium AI russian female voice
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.
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.
17 разделов • 182 лекции • 1 дополнительный материал • 75 ресурсов для загрузки • общая продолжительность: 18 ч.
- Ресурсы и загрузки курса
- Введение в финансовое моделирование с помощью генеративного ИИ
- Настройка системы генеративного ИИ
- Генеративный ИИ в прогнозировании и предиктивном моделировании
- Анализ сценариев с помощью генеративного ИИ
- Оценка рисков с помощью генеративного ИИ
- Анализ финансовых отчетов и возможности искусственного интеллекта
- Оценка стоимости активов и аналитика на основе ИИ
- Управление портфелем и оптимизация с помощью ИИ
- Стресс-тестирование финансовых моделей с помощью ИИ
- Продвинутая предиктивная аналитика в финансах
- Нормативно-правовые и этические аспекты
- Интеграция финансовых данных в режиме реального времени
- Автоматизация финансовых отчетов с помощью генеративного ИИ
- Интеграция ИИ в процессы принятия решений
- Будущие тенденции и инновации в области финансового ИИ
- Краткое содержание курса
- Без предварительных условий.
This course offers an in-depth exploration of the rapidly evolving field of financial modeling, particularly focusing on the integration of generative AI to enhance traditional models and decision-making processes. Students will begin with an introduction to financial modeling and the transformative role generative AI can play within this framework. The curriculum is meticulously designed to provide students with a foundational understanding of financial modeling and AI fundamentals while exploring the broader applications, limitations, and ethical considerations that accompany such advanced technologies. While the course is heavily rooted in theory, this theoretical foundation serves as a springboard for developing a sophisticated understanding of the complexities and nuances of AI-driven financial innovation.
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.
Cтоимость: 49,99 $ (5125 ₽)
Скрытая ссылка
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Semb: душа, энергия, ум, тело. Тариф Стандарт [Татьяна Костова]
- Секреты создания игрушки из ваты [lectoroom] [Аделия Минибаева]
- [Выкройки] Худи Скай. Размер 42-62 [Лена Соцкова]
- Дом в лесу: в мечтах и на практике [Инна Федорович] + Как сделать координатный стол из двух шуруповертов [Очумелые Ручки]
- Семь способов достичь успеха, не вставая с постели [Виктор Маро]
