Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ phổ biến được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là trong môi trường kỹ thuật số phát triển như ngày nay. Các tính năng thông minh của nó đang thu hút một lượng lớn doanh nghiệp và giúp họ tạo ra nhiều lợi nhuận hơn. Bằng cách lập trình giúp máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ của con người như: Nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch giữa các ngôn ngữ.
Mặc dù thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngân hàng đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ qua, nhưng nó vẫn chưa được chú ý để ứng dụng rộng rãi. So với các lĩnh vực khác như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng còn rất hạn chế. Với lý do là ngân hàng cần duy trì và bảo vệ tính bảo mật cho bộ dữ liệu khách hàng của họ. Tuy nhiên, do sự phát triển nhanh chóng của các dịch vụ Internet Banking và Mobile banking, sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngân hàng đang dần thay đổi và tăng lên rõ rệt. Ngoài ra, nó còn được thúc đẩy bởi dữ liệu sẵn có lớn, nhu cầu về bộ xử lý cao càng giúp cho mở rộng việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực ngân hàng ngày càng tăng mạnh mẽ.
I. Quy cách khóa học (course specification)
- Tên khóa học (tiếng Việt): Trí Tuệ Nhân Tạo trong Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính
- Tên khóa học (tiếng Anh):Artificial Intelligence for Financial Data Analytics
- Giảng viên phụ trách: PGS.TS. Đỗ Phúc – Giảng viên Trường đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (Xem Profile Giảng viên)
- Điện thoại: 0908 169 593
- Email: phucdo@uit.edu.vn
- Tổng số tiết: 30 tiết, bao gồm: 15 tiết lý thuyết, 15 tiết thực hành
- Số tiết tự học: 30 tiết
II. Điều kiện tham gia khóa học
Có kiến thức kế toán, tài chính và tin học căn bản.
III. Tóm tắt nội dung khóa học (course description)
Khóa học này sẽ cung cấp cho học viên những kiến thức nền tảng liên quan đến việc lập trình Python và ứng dụng Weka để tổ chức, lưu trữ dữ liệu để phân tích tài chính, biểu diễn trực quan dữ liệu, áp dụng machine learning vào phân tích báo cáo tài chính bằng ngôn ngữ lập trình Python.
IV. Mục tiêu của khóa học (course objectives)
Mục tiêu tổng quát của khóa học này là:
- Nắm các khái niệm cơ bản về lập trình dữ liệu, cách tổ chức và lưu trữ dữ liệu.
- Phân tích và biểu diễn trực quan dữ liệu bằng Python.
- Hiểu và áp dụng machine learning qua phần mềm Weka và chương trình Python để phân tích báo cáo tài chính bằng Python.
V. Kế hoạch giảng dạy (learning schedule)
| Buổi | Nội dung bài giảng |
| 1 | Giới thiệu Python và tổ chức dữ liệu để phân tích tài chính (Phần 1) (Data: báo cáo tài chính của cophieu68.vn) |
| 2 | Giới thiệu Python và tổ chức dữ liệu để phân tích tài chính (Phần 2) (Data: báo cáo tài chính của cophieu68.vn) |
| 3 | Phân tích dữ liệu, biểu diễn trực quan dữ liệu bằng Python |
| 4 | Học máy và ứng dụng vào bài toán phân tích báo cáo tài chính bằng mô hình phân lớp dữ liệu giám sát với Python, hồi quy, phân lớp (Phần 1) |
| 5 | Học máy và ứng dụng vào bài toán phân tích báo cáo tài chính bằng mô hình phân lớp dữ liệu giám sát với weka và Python mạng neural (Phần 2) |
| 6 | Học máy và ứng dụng vào bài toán phân tích báo cáo tài chính bằng mô hình phân tích kết hợp với weka và Python (Phần 1) |
| 7 | Học máy và ứng dụng vào bài toán phân tích báo cáo tài chính bằng mô hình phân tích cluster với weka và Python (Phần 2) |
VI. Kết quả đạt được sau khi học khóa học này (learning outcomes)
Sau khi học xong khóa học này, học viên có thể tổ chức, phân tích và biểu diễn trực quan dữ liệu. Hiểu và áp dụng machine learning vào bài toán phân tích báo cáo tài chính. Có khả năng tự nghiên cứu để áp dụng machine learning vào các bài toán chuyên ngành.
VII. Phương thức tiến hành khóa học (how to study this course?)
Học viên học trực tiếp với giảng viên. Học viên có laptop. Học viên theo dõi bài giảng, ghi chú và thực hành theo hướng dẫn.
KẾT THÚC KHÓA HỌC VÀ ĐƯỢC ĐÁNH GIÁ ĐẠT, HỌC VIÊN SẼ NHẬN ĐƯỢC GIẤY CHỨNG NHẬN DO TRUNG TÂM PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN – TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CẤP