通过本大学课程，基于Relearning，您将使用 TensorFlow和Scikit-learn 来识别财务风险，例如不付款” 

国际货币基金组织的最新报告指出，由于市场波动和金融产品的复杂性，金融机构在风险管理方面面临越来越大的挑战。面对这种情况，人工智能的运用成为提高预测和缓解风险能力的关键解决方案。从这个意义上说，专业人士需要熟练使用TensorFlow和Scikit- learn等工具来提高金融风险管理和欺诈检测。  

为了促进这项工作，TECH 推出了利用TensorFlow和Scikit- learn进行人工智能金融风险管理创新大学课程。学术大纲将深入研究最复杂的机器学习技术来评估信用风险。据此，课程大纲将深入研究风险管理的不同模拟方法，其中蒙特卡罗技术脱颖而出。同样，该课程将为学生提供实施持续风险监控系统的钥匙。因此，毕业生将培养高级技能，通过TensorFlow和 Scikit-learn实施应用于金融风险管理的深度学习算法。 

在方法方面，大学课程100%在线授课，让专业人士有机会随时随地访问内容，使学习适应他们的日程安排。此外，TECH还使用其革命性的学习方法：Relearning。该系统由关键概念的重复组成，以建立知识并促进持久学习。应该指出的是，学生唯一需要的是拥有一个具有互联网连接的电子设备才能进入虚拟校园。在那里，您会发现各种支持性多媒体资源，例如交互式摘要，解释性视频或案例研究。这样，毕业生将享受动态和愉快的学习。  

该学习计划允许您在模拟环境中进行锻炼，从而提供沉浸式学习编程，以便在真实情况下进行训练” 

这个利用TensorFlow和 Scikit- learn进行人工智能金融风险管理大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况 
• 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息 
• 进行自我评估以改善学习的实践练习 
• 特别强调创新的方法论  
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容 

您将能够100% 在线完成大学课程，适应您的需求，让您在全职开展专业活动的同时更轻松地完成这些课程”   

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。    

您是否希望开发基于人工智能模型的有效解决方案来优化金融风险识别？只需 6 周即可获得该学位"

您将深入研究用于优化金融投资组合的最复杂的工具"

该课程将深入研究用于信用风险评估的最复杂的机器学习技术，使学生能够更准确地预测信贷申请人的违约概率。沿着同样的思路，课程大纲将深入研究蒙特卡罗模拟，以便毕业生在多种可能的情况下对金融变量（例如利率，资产价格或通货膨胀）的不确定性进行建模。此外，教材将为专家提供评估和展示项目成果的最前沿技术。 

您将构建预测模型，使您能够使用机器学习算法预测金融资产价格波动的概率” 

模块 1. 利用TensorFlow和Scikit- learn进行人工智能金融风险管理 

1.1. 金融风险管理的基础知识 

1.1.1. 风险管理基础知识 
1.1.2. 金融风险的类型 
1.1.3. 金融风险管理的重要性 

1.2. 人工智能信用风险模型 

1.2.1. 用于信用风险评估的机器学习技术 
1.2.2. 信用评分scoring模型 (scikit-learn) 
1.2.3. 用Python实现信用风险模型 

1.3. 人工智能信用风险模型 

1.3.1. 市场风险分析与管理 
1.3.2. 市场风险预测模型的应用 
1.3.3. 市场风险模型的实施 

1.4. 操作风险及其人工智能管理 

1.4.1. 操作风险的概念和类型 
1.4.2. 人工智能技术在操作风险管理中的应用 
1.4.3. 工具和实际例子 

1.5. 人工智能信用风险模型 

1.5.1. 流动性风险的基本原理 
1.5.2. 用于流动性风险分析的机器学习技术 
1.5.3. 流动性风险模型的实际实施 

1.6. 利用人工智能进行系统性风险分析 

1.6.1. 系统性风险的概念 
1.6.2. 人工智能在系统性风险评估中的应用 
1.6.3. 案例研究和实例 

1.7. 考虑风险的投资组合优化 

1.7.1. 投资组合优化技术 
1.7.2. 将风险措施纳入优化 
1.7.3. 投资组合优化工具 

1.8. 金融风险模拟 

1.8.1. 风险管理的模拟方法 
1.8.2. 蒙特卡罗模拟在金融中的应用 
1.8.3. 用Python实现模拟 

1.9. 持续的风险评估和监控 

1.9.1. 持续风险评估技术 
1.9.2. 监控和报告风险的工具 
1.9.3. 实施连续监测系统 

1:10.风险管理中的项目和实际应用 

1.10.1. 金融风险管理项目的开发 
1.10.2. 实施风险管理人工智能解决方案 
1.10.3. 项目成果的评估和展示 

利用TensorFlow和Scikit- learn进行人工智能金融风险管理有着广阔的前景。该学位将使您做好准备克服该领域出现的挑战。来加入我们吧！”