Podstawy systemów AI w planowaniu finansowym
Opis
Planowanie finansowe przez dekady opierało się na arkuszach kalkulacyjnych i heurystykach tworzonych ręcznie. Systemy oparte na uczeniu maszynowym pozwalają dziś analizować dane z wielu źródeł jednocześnie i generować rekomendacje uwzględniające indywidualny profil ryzyka użytkownika.
Czego dotyczy ten kurs
Program koncentruje się na zrozumieniu architektury systemów AI stosowanych w doradztwie finansowym. Uczestnicy poznają algorytmy klasyfikacji, regresji i analizy szeregów czasowych w kontekście budżetowania osobistego i prognozowania przepływów pieniężnych.
Kurs nie zakłada znajomości matematyki wyższej. Wystarczy podstawowa znajomość Pythona i chęć zrozumienia, jak modele podejmują decyzje finansowe, a nie tylko jakie wyniki zwracają.
Praktyczne zastosowania
Każdy moduł zawiera ćwiczenia oparte na rzeczywistych zbiorach danych finansowych. Uczestnicy budują własne miniaturowe systemy rekomendacji i testują je na scenariuszach takich jak optymalizacja oszczędności czy analiza wydatków kategorycznych.
Zrozumienie modelu to nie luksus, to warunek odpowiedzialnego wdrożenia go w kontekście finansowym.
Kurs nie obiecuje gotowych rozwiązań do wdrożenia produkcyjnego. Stanowi solidne przygotowanie do bardziej zaawansowanych programów z tej dziedziny.
Program
Plan kursu
-
Moduł 1 - Dane finansowe i ich struktura
Rodzaje danych wejściowych, czyszczenie i normalizacja. Praca z rzeczywistymi zbiorami transakcyjnymi.
-
Moduł 2 - Modele predykcyjne w finansach
Regresja liniowa, drzewa decyzyjne i ich zastosowanie do prognozowania wydatków.
-
Moduł 3 - Systemy rekomendacji budżetowych
Budowa prostego silnika rekomendacji opartego na profilu użytkownika i historii transakcji.
-
Moduł 4 - Ocena i interpretacja modeli
XAI w praktyce: jak tłumaczyć decyzje algorytmu użytkownikowi końcowemu.
-
Moduł 5 - Etyka i ograniczenia systemów AI
Stronniczość danych, ryzyko błędnych rekomendacji i odpowiedzialność za wyniki systemu.