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嵌入式培訓(xùn)

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 曙海--工程師的項(xiàng)目導(dǎo)師。

曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級(jí),形成了以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師為基礎(chǔ),產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的體系,曙海的學(xué)員大部分來(lái)自外資企業(yè)、上市公司的,研究所的工程師或高校老師,很多學(xué)員都參加工作很多年了,這對(duì)曙海的講師形成很高的要求,曙海的講師隊(duì)伍名校博士、碩士學(xué)歷的工程師占絕大多數(shù),他們大部分為上海貝爾,TI德州儀器,華為,中科院,中興,Xilinx,Intel英特爾,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾等大型公司高級(jí)工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專(zhuān)家,他們有著深厚的專(zhuān)業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng),豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),基本上都有十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目。

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曙海-IT高端培訓(xùn)的良心技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu),一站式軟硬件技術(shù)服務(wù)平臺(tái)。

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公益培訓(xùn)
金融行業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)
   班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576/13918613812( 微信同號(hào))
       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上!浚和瑵(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
近開(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班)
2025年6月9日....--即將開(kāi)課--........................(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
        ☆資深工程師授課      
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        1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
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        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

 培訓(xùn)課程大綱

金融行業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)大綱

 

 

金融科技中的數(shù)據(jù)科技在經(jīng)營(yíng)分析中的作用 一、銀行地區(qū)經(jīng)營(yíng)評(píng)價(jià)指標(biāo)
a)中國(guó)銀行網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系介紹
1.財(cái)務(wù)報(bào)表分析
資產(chǎn)負(fù)債表
利潤(rùn)表
現(xiàn)金流表分析
2.財(cái)務(wù)指標(biāo)分析
盈利指標(biāo)分析
安全性分析
流動(dòng)性分析
3.華夏銀行網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分析
盈利性指標(biāo)
二、銀行網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)
1.華夏銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
利率敏感性指標(biāo)
貸款凈損失率
低質(zhì)量貸款比例
2.清償力指標(biāo)
核心資本充足率
資產(chǎn)增長(zhǎng)率等
三、銀行產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
1.我國(guó)現(xiàn)有商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品評(píng)價(jià)體系比較
IFB
益普標(biāo)準(zhǔn)
和訊網(wǎng)測(cè)評(píng)體系
國(guó)外評(píng)價(jià)體系
2.銀行理財(cái)產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建
3.層次分析方法
4.晨星評(píng)估法
5.收益狀況
6.安全性分析
7.流動(dòng)性分析
8.發(fā)展行競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.專(zhuān)業(yè)性分析等
金融行業(yè)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)案例研討-金融用戶貸款違約判斷與關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售 一、金融用戶貸款違約判斷與分析(分類(lèi)算法)-貸后違約分析 上午:11.00-12.00
1.案例背景說(shuō)明
2.案例數(shù)據(jù)集介紹
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.使用隨機(jī)森林進(jìn)行用戶貸款違約分析
5.使用GDBT進(jìn)行用戶貸款違約分析
6.使用Adaboost進(jìn)行用戶貸款違約分析
7.模型間的對(duì)比:GBDT,隨機(jī)森林,Adaboost
8.模型效果驗(yàn)證
9.模型上線流程實(shí)現(xiàn)
10.模型評(píng)價(jià)與回歸測(cè)試
二、金融基金商品關(guān)聯(lián)推薦(關(guān)聯(lián)應(yīng)用)
1.案例背景說(shuō)明
2.案例數(shù)據(jù)集介紹
3.數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.使用FP-Growth進(jìn)行分析
5.使用Apriori 進(jìn)行關(guān)聯(lián)推薦分析
6.效果評(píng)價(jià)
7.推薦商品使用流程介紹
8.模型優(yōu)化方式介紹
三、金融基金商品收益預(yù)測(cè)模型
1.如何預(yù)測(cè)一只股票的價(jià)格
2.基于時(shí)間序列的基金收益預(yù)測(cè)
3.基于回歸分析的基金收益預(yù)測(cè)
基于多元非線性回歸的基金收益預(yù)測(cè)

金融行業(yè)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)案例研討-客戶生命周期管理 一、機(jī)器學(xué)習(xí)在金融客戶生命周期管理的應(yīng)用
1)金融客戶生命周期管理理論介紹
2)金融客戶生命周期管理中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹
二、金融客戶價(jià)值分析案例研討
1)客戶價(jià)值分析的地位與作用
2)基于聚類(lèi)技術(shù)的客戶價(jià)值分析模型
案例背景說(shuō)明
案例數(shù)據(jù)集說(shuō)明v
使用KMeans方法聚類(lèi)
聚類(lèi)結(jié)果分析:特殊客戶群識(shí)別
1)基于RFM的客戶價(jià)值分析模型
RFM介紹
信用卡銀行RFM模型介紹
2)客戶未來(lái)產(chǎn)品與營(yíng)銷(xiāo)關(guān)系費(fèi)用預(yù)測(cè)模型
未來(lái)產(chǎn)品成本 = 未來(lái)購(gòu)買(mǎi)金額 *(1-CRM毛利率),CRM毛利 = 購(gòu)買(mǎi)金額
– 產(chǎn)品成本 – 關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用
三、金融客戶消費(fèi)模式分析案例研討
1)消費(fèi)模式分析所需要用到的數(shù)據(jù)
2)消費(fèi)模式分析過(guò)程與方法論
3)用戶畫(huà)像基礎(chǔ)理論
4)銀行用戶畫(huà)像的構(gòu)建方法
5)影響個(gè)人消費(fèi)的因素分析
用戶流失分析
第二階段 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法 1. 邏輯回歸算法原理,推導(dǎo)
2. 邏輯回歸代碼實(shí)現(xiàn)
3. 多分類(lèi)問(wèn)題解決方案
4. 一對(duì)一分類(lèi),一對(duì)多分類(lèi)
5. 決策樹(shù)算法模型
6. 熵原理,信息增益
7. 決策樹(shù)構(gòu)建
8. 決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn)
9. 貝葉斯算法原理
10. 貝葉斯代碼實(shí)現(xiàn)
11. 實(shí)例1:使用貝葉斯分類(lèi)器打造拼寫(xiě)檢查器
12. 實(shí)例2:垃圾郵件分類(lèi)任務(wù)

第三階段 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階算法 1. Adaboosting算法原理
2. Boosting機(jī)制,優(yōu)勢(shì)分析
3. 自適應(yīng)增強(qiáng)算法代碼實(shí)現(xiàn)
4. 實(shí)例:使用集成算法改進(jìn)泰坦尼克號(hào)預(yù)測(cè)
5. 線性支持向量機(jī)算法原理推導(dǎo)
6. 支持向量機(jī)核變換推導(dǎo)
7. SMO求解支持向量機(jī)
8. SMO算法代碼實(shí)現(xiàn)
9. 隨機(jī)森林算法原理
10. 使用隨機(jī)森林衡量選擇特征標(biāo)準(zhǔn)
11. 實(shí)例:使用隨機(jī)森林改進(jìn)泰坦尼克獲救預(yù)測(cè)
12. 聚類(lèi)算法綜述
13. K-MEANS與DBSCAN算法講解
第四階段 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 1. HTTP日志流量數(shù)據(jù)分析
2. 特征提取
3. 預(yù)處理,歸一化
4. 分類(lèi)解決方案
5. 聚類(lèi)解決方案
6. 二分圖,轉(zhuǎn)移矩陣原理
第五階段 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1. 人工智能深度學(xué)習(xí)歷史發(fā)展及簡(jiǎn)介
2. 得分函數(shù)
3. 損失函數(shù)
4. 正則化
5. Softmax分類(lèi)器原理
6. 優(yōu)化問(wèn)題
7. 梯度下降
8. 反向傳播
第六階段 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2. 激活函數(shù)
3. 深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)
4. 感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大
5. 實(shí)例:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)并與線性分類(lèi)對(duì)比

第七階段 深度學(xué)習(xí)核心 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大
2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-卷積層
3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-池化層
4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-全連接層
5. 卷積效果實(shí)例
第八階段 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 1. 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例(ALEXNET,VGG)詳解
2. RNN與LSTM記憶網(wǎng)絡(luò)
3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),參數(shù)初始化
4. 級(jí)聯(lián)模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人臉檢測(cè)算法分析
5. 序列化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人體姿態(tài)識(shí)別算法分析
6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
7. PRISMA如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換
8. Faster-rcnn物體檢測(cè)框架原理詳解
第九階段 深度學(xué)習(xí)框架CAFFE詳解 1. CAFFE框架簡(jiǎn)介
2. 配置文件結(jié)構(gòu)
3. 制作LMDB格式數(shù)據(jù)源
4. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型
5. 超參數(shù)設(shè)置
6. 數(shù)據(jù)預(yù)處理方案
7. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)技巧
第十階段 深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)人臉檢測(cè) 1. 人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)收集
2. 制作正負(fù)樣本給定標(biāo)簽
3. 制作LMDB數(shù)據(jù)源
4. 使用CAFFE訓(xùn)練人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
5. 代碼實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)模型

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