为金融专业人士提供人工智慧（AI）、机器学习（ML）与深度学习的扎实基础，涵盖监督式学习、非监督式学习及强化学习等关键概念。学员将探索实际金融应用场景，如诈欺侦测与演算法交易，同时学习开发机器学习模型的端到端流程。课程亦介绍神经网路、转换器及多模态模型等先进架构，重点阐述其在金融领域的应用。此外，模组更深入探讨伦理挑战——包括偏见、公平性与治理等议题，以确保在金融决策中负责任地采用AI技术。这些基础知识使学习者能在受监管的产业中驾驭AI潜力，同时有效管控风险。
主题：
理解人工智能／机器学习
机器学习流程
神经网络、深度学习、深度神经网络（DNNs）及卷积神经网络（CNNs）
通用人工智能与狭义人工智能 vs 通用人工智能
人工智能系统中的偏见
人工智能系统的影响
人工智能治理
