Ce que vous apprendrez ?

  • Appliquer ces techniques à l'analyse de données textuelles liées aux transactions bancaires.
  • Maîtriser les fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) et du deep learning.
  • Comprendre les enjeux de la détection des fraudes bancaires dans un contexte dedigitalisation croissante.

Prérequis

  • Public cible : • Data scientists • Ingénieurs en data • Analystes risques • Analystes de sécurité, ingénieurs machine learning, responsables de la sécurité bancaire, et toute personne impliquée dans la prévention de la fraude dans le secteur bancaire. Toute personne souhaitant développer des compétences en détection de fraudes en utilisant les dernières techniques d'IA.

Contenu de la Formation

Total: 12 Chapitres Total hours: 8
  • Collecte et nettoyage des données
  • Vectorisation des textes
  • Analyse exploratoire des données
  • Choix de l’architecture du modèle
  • Entraînement du modèle
  • Évaluation des performances
  • Applications du NLP et du Deep Learning dans le domaine financier
  • Les réseaux de neurones artificiels (RNN, LSTM, GRU)
  • Les Transformers et les modèles pré-entrainés (GPT, BERT, etc.)
  • Transformers et modèles pré-entraînés
  • Déploiement d’un modèle en production
  • Pipeline complet de détection de fraudes

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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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.

Retour des Apprenants

Avis

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Akabour soufiane
1 week ago

Avis : Parfait!

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Caractéristiques du cours

  • Durée 8 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence. Avancé
  • CertificateOui
  • Nombre maximum d'inscrits 30
  • Type de formation distanciel

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