Fundamentele Machine learning

Bucuresti 03 Octombrie 2019

Trainer: Remus Racolta

Detalii

Cursul “Fundamentele Machine learning” introduce concepte statistice și de business pentru înțelegerea algoritmilor de inteligență artificială și modalitatea în care aceștia pot fi aplicați în diferite arii ale piețelor financiare.

Grup țintă

Cursul se adresează persoanelor din zona de management a riscului/actuariat, marketing, combaterea fraudelor/securitate, automatizarea proceselor precum și celor care ocupă poziții de middle și top management din zona de strategie și transformare digitală.

Obiectivele cursului

Obiectivul principal al cursului este să ofere cursanților o înțelegere a algoritmilor de inteligența artificială precum și asupra modului prin care aceștia pot aplica în zona de business. Cursul va avea o componentă teoretică, cu accent pe elemente de teorie statistică și matematici financiare precum și una practică în care vor fi analizate/implementate diferite use-case-uri.

Tematica

Introducere în machine learning și inteligența artificială
Machine learning pe piața financiară
Concepte de bază în teoria statistică
Învățare supervizată: regresie și clasificare
Învățare nesupervizată: clustering și analiza componentelor principale
Învățare automată: rețele neuronale
Cum se construiște un algoritm de machine learning (ML)?
Evaluarea unui algoritm : complexitate și erori
Studiu de caz 01 : ML în asigurări și pensii private:
1. asigurări personalizate
2. identificarea fraudelor
Studiu de caz 02 : ML în piețe de capital:
1. tranzacționare pe bază de algoritmi
2. anticiparea evoluției prețului acțiunilor
Studiu de caz 03 : ML în business :
1. recomandări personalizate
2. deep learning
Feedback

Cursul va avea support PPT precum și exercitii practice (Excel/Python). În funcție de audiență, structura acestuia poate să fie una mai puternic teoretică (statistică, deep learning) sau de business (cum se poate implementa ML în strategia departamentului/companiei)

Trainer

Remus Racolta este absolvent al programului de master Tehnici Actuariale si detine o certificarea in Matematici financiare emisa de Institute and Faculty of Actuaries din Londra. A lucrat ca si actuar in zona de modelare financiara in cadrul Allianz Technology iar in present este data scientist in cadrul ING Technology.