為金融專業人士提供人工智慧（AI）、機器學習（ML）與深度學習的扎實基礎，涵蓋監督式學習、非監督式學習及強化學習等關鍵概念。學員將探索實際金融應用場景，如詐欺偵測與演算法交易，同時學習開發機器學習模型的端到端流程。課程亦介紹神經網路、轉換器及多模態模型等先進架構，重點闡述其在金融領域的應用。此外，模組更深入探討倫理挑戰——包括偏見、公平性與治理等議題，以確保在金融決策中負責任地採用AI技術。這些基礎知識使學習者能在受監管的產業中駕馭AI潛力，同時有效管控風險。
主題：
理解人工智能／機器學習
機器學習流程
神經網絡、深度學習、深度神經網絡（DNNs）及卷積神經網絡（CNNs）
通用人工智能與狹義人工智能 vs 通用人工智能
人工智能系統中的偏見
人工智能系統的影響
人工智能治理
