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讲师指导的培训班

构建基于深度学习的反欺诈应用

报名 AI 培训班

咨询和购买企业专属培训

本课程主要面向数据科学家和在银行从事金融反欺诈建模方向的从业人员，教授如何训练、加速和优化基于机器学习和深度学习的欺诈检测分类器。

在大数据时代，传统以 CPU 为主的模型训练方式已经愈发不堪重负，呈指数级增长的训练数据导致模型训练时间过长以及参数调优效率降低，直接影响终端银行信用业务的欺诈检测效率。同时，因为金融数据包含着大量个人隐私信息，既要做到规避隐私泄漏风险，又不能影响验证不同模型分类器的表现。

在本课程中，基于机器学习技术，专注教授基于梯度提升 (Gradient boosting) 的 XGBoost 和随机森林模型的训练、调参优化以及加速；基于深度学习技术，重点讲解多层前馈全连接神经网络 (MLP) 和图神经网络 (GNN) 为主的模型训练和表现，以及展示如何用 GPT 模型做金融数据仿真；最后介绍如何通过 NVIDIA 软件堆栈 Triton™ 推理服务器来对模型进行推理和优化加速。完成本课程，您将了解并掌握如何用 GPU 加速前期数据清洗和特征工程，如何加速最为耗时的机器学习的参数调优过程，如何搭建不同的神经网络来提高欺诈检测率，并能够对不同的检测分类器做出性能评估，以及完成最终的应用部署。

学习目标

参加本次培训，您将学习到：

如何使用 RAPIDS 和 CuPy 加速数据清洗和特征工程
如何使用 GPU 加速 XGBoost 模型调参和训练过程
如何使用全连接网络构建反欺诈模型
如何使用NVIDIA NeMo完成金融数据仿真
如何使用基于 DGL 训练的图神经网络搭建反欺诈模型
如何使用 NVIDIA Triton™ 完成模型部署上线

下载课程大纲 (PDF 363 KB)

课程大纲

议题	说明
课程介绍（15 分钟）	讲师介绍登录课件平台
金融反欺诈系统介绍（120 分钟）	理解金融反欺诈系统的构成以及关键组件，熟悉并掌握反欺诈模型的评价标准通过一组人工合成转账数据来建立混沌矩阵通过设定某个阈值的方式来计算分类器的欺诈率通过设定一组阈值来计算衡量分类器表现的 ROC 和 PR 曲线
休息（60 分钟）
金融数据仿真以及反欺诈模型训练（180 分钟）	详细学习反欺诈模型的建立过程，理解特征工程、机器学习和深度学习的区别和各自特点针对反欺诈数据集进行数据清洗和特征工程在 GPU 上训练并加速 XGBoost 和随机森林模型的训练和调参过程自定义搭建前馈神经网络和图神经网络使用 GPT 完成金融数据仿真
休息（15 分钟）
模型推理和部署（60 分钟）	探索反欺诈业务在生产部署时的性能、优化和扩展方面的挑战了解推理部署流程使用 Triton 完成反欺诈模型的业务部署分析和优化如何提升部署效率
总结和评估（30 分钟）	回顾所学要点并解答问题完成评估并获得证书填写培训调查表
下一步	数据并行 —— 用多 GPU 训练神经网络模型并行 —— 构建和部署大型神经网络

培训详情

课程时长：8 小时，课后 6 个月内可以继续访问课件（实验资源用量有限额）

课程模式：讲师实时授课，每位学员可使用云端完全配置的 GPU 加速工作站实验练习

价格：

AI 培训班：每人 3500 元（提供发票）
企业专属培训：联系我们，微信添加 NVIDIALearn

预备知识：

基础 Python 编程经验
基本了解深度学习框架（比如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras）
基本了解神经网络

使用的工具、库和框架：RAPIDS, CuPy, PyTorch, DGL, NVIDIA NeMo, NVIDIA Triton

课程测评问题类型：编程技能评测，评估学员构建反欺诈系统的能力

培训证书： 成功完成本课程和测试后，学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书，证明在相关领域的能力，为职业发展提供证明

学习此课程的硬件要求：您需要一台笔记本电脑或台式机，且能够运行最新版 Chrome 或 Firefox 浏览器。我们为您提供在云端完全配置的 GPU 加速工作站的专用访问权限

课程语言：中文

即将举行的公开培训

模型并行 —— 构建和部署大型神经网络
2022 年 11 月 17 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）

加速计算基础知识 – CUDA C/C++
2023 年 1 月 12 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）

用于工业检测的计算机视觉
2023 年 1 月 19 日（星期四）凌晨 1:00 至上午 9:00（北京时间）

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8 学时 | 中文 | 收费培训 | PyTorch、PyTorch 分布式数据并行、NCCL

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