数据大模型培训

【课程背景】
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术和数据安全已成为推动金融行业变革和创新的两大核心驱动力。过去十年，人工智能技术特别是大语言模型（LLM）的迅猛发展，使其在自然语言处理、图像生成和视频分析等多个领域展现了巨大的潜力。以OpenAI的ChatGPT为例，这种大语言模型在文本生成、代码编写和信息检索方面的卓越表现，显著改变了金融业务的操作模式和客户服务体验。
金融行业作为经济的中枢，正积极采用AI技术来提升运营效率、优化客户体验、以及强化风险管理。AI技术在银行业务中的应用涵盖了从客户服务、风险评估到市场分析和投资咨询等多个方面。通过AI的智能分析和处理能力，银行能够更精准地把握客户需求，提供个性化的服务，并通过智能化的风险管理工具，降低业务风险。然而，AI大模型的应用也带来了新的挑战，包括高昂的训练和推理成本、技术幻觉问题、以及潜在的伦理道德风险。
与此同时，金融数据的安全性和隐私保护也变得尤为重要。金融数据包含大量敏感的客户信息和交易数据，这些数据的安全与否直接关系到金融机构的声誉和客户的信任。近年来，全球频繁发生的数据泄露事件不断提醒着我们，数据安全和隐私保护的重要性。在2022年，某著名金融公司因安全漏洞导致数百万客户的个人信息被泄露，给公司带来了巨大的经济损失和信誉危机。此类事件凸显了当前金融机构在数据安全管理方面的不足，也暴露了传统安全手段在应对复杂多变的安全威胁时的局限性。
为了应对这些挑战，金融机构需要采用全面和系统的安全措施，掌握并应用先进的数据隐私保护技术，如数据加密、匿名化、访问控制和安全审计等。同时，全球各地相继出台了严格的数据保护法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法案》（CCPA）和中国《个人信息保护法》。这些法规的合规要求对金融机构提出了更高的标准和挑战，如何在合规的同时保障数据安全，成为金融机构亟待解决的问题。
本课程旨在融合AI大模型开发和金融数据安全与隐私保护两大领域的前沿技术和实战经验。通过系统的学习和实战演练，帮助学员全面掌握AI大模型的技术原理和实际应用方法，以及数据安全和隐私保护的最新技术和策略。学员将深入了解AI大模型在金融业务中的应用场景，学习如何部署、优化和利用AI大模型工具，同时构建健全的数据合规管理框架，提升应对数据安全挑战的实战能力，为金融行业的创新与变革贡献力量。

【课程收益】
深入理解AI大模型的技术原理与应用场景。
学习并应用数据加密、匿名化、访问控制等数据安全技术。
掌握主要数据保护法规的内容和实施方法，构建完善的数据合规管理框架。
提升应对数据安全挑战的实战能力，通过实际案例分析掌握应对策略。
掌握AI大模型在金融业务中的应用方法，优化银行业务流程和客户服务。

【课程特色】
场景化与案例教学；解析技术逻辑、启发创新思路；落地实操性强

【课程对象】
银行业中高层管理人员、核心骨干人员、数据安全技术负责人、技术骨干、AI技术开发人员、希望了解AI技术与数据安全在金融业应用的专业人士

【课程大纲】
一、金融数据安全概述与技术
1、金融数据安全的重要性
全球金融数据安全事件概览
金融数据安全的核心原则（CIA三要素）
2、数据隐私保护技术
数据加密技术详解
数据匿名化与伪装技术
数据访问控制和权限管理方法
安全审计与监控技术
3、数据保护策略
数据保护的基本策略
数据生命周期管理
风险评估与管理

二、数据合规管理与技术应用
1、主要数据保护法规的介绍与实施
《通用数据保护条例》（GDPR）
《加州消费者隐私法案》（CCPA）
中国《个人信息保护法》
合规管理的挑战与解决方案
2、数据合规管理框架与最佳实践
数据合规管理的基本框架
数据生命周期管理实践
从系统架构到信息安全的三层架构模型解析
风险评估与管理的最佳实践案例
3、金融科技中的数据安全漏洞与防护措施
常见安全漏洞分析
数据泄露事件的应急响应
网络安全防护的核心技术
案例分析与技术应用
4、未来数据安全趋势与技术创新
新兴数据安全技术
人工智能在数据安全中的应用
零信任安全模型解析
数据安全技术的未来发展方向

三、人工智能技术原理与发展历程
1、人工智能基础理论及其核心思维与方法
人类学习与机器学习方法的区别
机器学习、深度学习到大模型AIGC的三大阶段
人工智能的三大学派（符号、连接、行为）
人工智能的能力进化阶梯（4级）
人工智能在业务运营中发挥的作用（5级）
2、传统机器学习的核心思维与方法
机器学习的三种方式：有监督、无监督、强化学习
监督学习与强化学习的特点与适用场景
机器学习模型评价指标与计算方法
机器学习五步法
案例解析：鸢尾花分类

四、深度学习与大语言模型
1、深度学习的核心思维与方法
神经元模型：生物 vs 人工
卷积神经网络（CNN）的应用场景
递归神经网络（RNN）的应用场景
强化学习（RL）的应用场景
生成对抗网络（GAN）的应用场景
案例：情感分类、CNN与对象识别、RNN与语言预测、GAN与图片生成等
2、大语言模型的底层实现逻辑与核心技术要素
AI大模型的核心技术要素（数据、算力、算法）
Transformer的技术原理与应用场景
提升模型回答质量的技术手段（嵌入、提示词、微调）
案例解析：基于AI大模型的金融数据分析
3、AI技术在金融业务中的应用
AI大模型在金融领域的应用案例
大语言模型如何提升客户服务与体验
AI在风险管理与决策支持中的应用
通过AI优化金融产品和服务
案例分析：AI在信用评分和欺诈检测中的应用
4、AI大模型的部署与优化
大模型的主流部署模式
AI大模型的技术架构蓝图
敏捷推进大模型应用实施的方法与路径
案例解析：AI在银行业务流程优化中的应用

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