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人工智能与金融：创新与道德治理的平衡 单元一:金融创新的人工智能基础
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
授课语言
除一些指定以英语授课的课程外,所有课程均以广东话授课,部份辅以英文专业用语
持续专业进修(CPD)/持续培训(CPT)时数
IA CPD Hours: 3
MPFA Non-core CPD Hours: 3
SFC CPT Hours: 3
HKMA ECF CPD Hours 3
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