Maskinlæring og anvendelser i finansnæringen

Modulen inngår i kurset AI i finansnæringen. Tilhørende moduler er Grunnleggende teknologiforståelse og Etikk og regulering i AI. 

Kurset er dessverre fulltegnet.

Dette lærer du:

• Naturlig språkbehandling: Automatisert tekstanalyse, oppdagelse av spam eller svindel og store språkmodeller.
• Multimodalitet: Integrering av ulike datakilder og forbedrede prediksjoner med multimodale data.
• Case studier og anvendelser: Diskusjoner om hvordan man kan ta i bruk lært teori i deltakernes egne organisasjoner, og diskusjon rundt mulige innovasjoner i finanstjenester ved bruk av ML og NLP. 
  
  

Denne modulen tar for seg ML, med et spesielt fokus på naturlig språkbehandling (NLP) og hvordan disse teknologiene anvendes i finansnæringen. Vi vil utforske ulike typer av ML og se spesielt på hvordan NLP bidrar til multimodalitet.

Gjennom modulen vil du kunne kombinere teoretisk kunnskap med praktiske ferdigheter for å forbedre beslutningstaking, risikoanalyse, og investeringsstrategier. Vi vil ta for oss casestudier og eksempler fra finansnæringen, og du vil også bli i stand til å identifisere og konseptualisere løsninger ved å integrere NLP med andre datakilder.

En annen viktig kompetanse du vil utvikle, er å kunne bidra til diskusjoner om hvordan AI kan implementeres i din egen organisasjon for å drive fremtidig innovasjon i finansnæringen.

Hvem er modulen for?

Modulen er for alle ansatte i finansnæringen, uansett rolle eller stilling. Det sentrale er at du har et behov, ønske eller interesse for å få en bredere digital forståelse. 

Praktisk informasjon

Kurstilbudet er 100% digitalt. Modulen har en varighet på tre uker, med ukentlige 3-timers samlinger på oppsatte tider. I tillegg består undervisningen av andre digitale læringselementer og aktiviteter.

Det er svært viktig at du prioriterer å sette av tid til disse digitale samlingene. Det gir stor læringsverdi for deg og resten av deltakerne. Det blir ikke gjort opptak fra de digitale samlingene fordi det i stor grad legges opp til interaksjon. 

Læringsplattformen Ed (https://edstem.org/) vil bli benyttet. Denne muliggjør enkle programmeringseksempler, for eksempel i Python. Spesielt vil Jupyter Notebooks bli brukt i deler av undervisningen.

Fagansvarlig

Vegard Larsen er førsteamanuensis ved Institutt for datavitenskap og analyse, og er overordnet faglig ansvarlig for kurstilbudet. Han underviser på modulene grunnleggende teknologiforståelse og Maskinlæring og anvendelser i finansnæringen.

Forventet tidsbruk

Hver modul går over tre uker. Vi at du har andre forpliktelser ved siden av, og du har stor fleksibilitet innenfor denne rammen. 

Forventet arbeidsomfang vil variere avhengig av forkunnskaper, men et anslag er ca. 35 timer per modul.