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Schulungsübersicht
Einführung in Federated Learning in Finance
- Überblick über Federated Learning-Konzepte und Vorteile
- Herausforderungen bei der Implementierung von Federated Learning im Finanzwesen
- Anwendungsfälle von Federated Learning in der Finanzbranche
KI-Techniken zur Wahrung der Privatsphäre
- Sicherstellung des Datenschutzes in Federated Learning-Modellen
- Techniken zur sicheren Datenaggregation und -analyse
- Einhaltung von Finanzdatenschutzbestimmungen
Federated Learning-Anwendungen in Finance
- Betrugserkennung mit Federated Learning
- Risikomanagement und prädiktive Analytik
- Kollaborative KI für die Einhaltung von Vorschriften
Implementierung von Federated Learning in Finanzsystemen
- Einrichten von Federated Learning-Umgebungen
- Integration von Federated Learning in bestehende Finanzabläufe
- Fallstudien über erfolgreiche Implementierungen
Zukünftige Trends bei Federated Learning für Finance
- Aufkommende Technologien und Methoden
- Scalability und Leistungsoptimierung
- Erkundung zukünftiger Richtungen in Federated Learning
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung im Finanzwesen oder in der Finanzdatenanalyse
- Grundlegendes Verständnis von KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit Datenschutzbestimmungen
Zielgruppe
- Finanzdatenwissenschaftler
- KI-Entwickler im Finanzbereich
- Datenschutzbeauftragte im Finanzsektor
14 Stunden
