在银行业智能化转型进程中，掌握机器学习与深度学习技术已成为金融从业者的核心竞争力。本课程特别设计金融场景实战模块，涵盖信用评估模型构建、交易欺诈识别、高净值客户维护等关键业务环节。
| 模块特色 | 技术要点 | 金融应用 |
|---|---|---|
| 算法深度解析 | 梯度下降优化/特征缩放 | 利率预测模型 |
| 框架实战训练 | TensorFlow架构/SparkML集成 | 实时反欺诈系统 |
| 商业案例剖析 | CNN客户识别/RNN时序分析 | 智能风控体系 |
学员需具备统计学基础知识和Python编程能力，熟悉Pandas、Numpy等数据处理库的使用，了解银行业务基本流程者优先。
从逻辑回归到深度神经网络的演进路径解析，重点讲解ReLU激活函数对模型性能的提升作用，配合信贷审批场景的实战编码训练。
通过营业厅客户识别案例，详解卷积核参数优化技巧，比较AlexNet与ResNet在图像特征提取中的性能差异，实现VIP客户自动识别系统。
以国际知名金融机构的数字化转型为背景，完整复现三大核心系统的智能化改造：
通过特征工程处理客户交易数据，优化随机森林算法的超参数配置，最终实现客户流失预测准确率提升37%的实战成果。
课程提供经脱敏处理的真实金融数据集，包含信用卡交易记录、贷款申请信息、客户画像数据等三大类共12个典型数据集，配备Jupyter Notebook在线编程环境。
