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Ce que vous apprendrez ?

Construire et déployer un pipeline complet de traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments dans des rapports financiers.
Comparer et contraster différentes architectures de réseaux neuronaux pour la détection de fraude et l'analyse de risques.
Analyser et interpréter les résultats de modèles de NLP appliqués à des données textuelles financières pour l'évaluation des risques.
Implémenter des modèles de deep learning pour la détection de fraude transactionnelle avec une précision supérieure à 95%.
Identifier et classifier les types de fraudes financières à l'aide de techniques de NLP et de deep learning.

Prérequis

Fondamentaux du Traitement du Langage Naturel (NLP) Maîtrise de Python et des bibliothèques NLP (NLTK, SpaCy, Gensim, etc.) Connaissance des modèles de Machine Learning et Deep Learning appliqués au NLP Expérience avec les frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras) Compréhension des techniques d’analyse des fraudes et des risques financiers Manipulation et prétraitement des données textuelles issues du secteur bancaire Utilisation des modèles avancés comme BERT, GPT et LSTM pour l’analyse des fraudes Expérience avec les outils de visualisation et d’analyse des risques (Power BI, Tableau, etc.)

Contenu de la Formation

Total: 10 Chapitres Total hours: 6-12

Introduction à la NLP et au Deep Learning
Défis et opportunités dans le secteur bancaire

Techniques de prétraitement des données
Modèles supervisés et non supervisés

Détection de fraude avec les réseaux de neurones
Analyse des risques avec les transformateurs

Études de cas pratiques
Éthique et réglementation

Tendances émergentes et perspectives d'avenir
Le futur de la NLP et du Deep Learning dans le secteur bancaire

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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