## Введение

Курс предназначен для специалистов в области банковского дела, финансов и кредитования, желающих освоить навыки работы с ИИ агентами. Участники курса научатся использовать ИИ для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности работы с клиентами и улучшения аналитики данных. Курс включает теоретические занятия, практические задания, групповые проекты и финальный экзамен.

### Цели курса:
1. Понять основы работы ИИ и его применение в банковской сфере.
2. Научиться использовать ИИ для анализа данных и принятия решений.
3. Освоить методы внедрения ИИ решений в бизнес-процессы.
4. Развить навыки работы с конкретными ИИ инструментами и платформами.

---

## Структура курса

### Месяц 1: Введение в ИИ и его применение в банковской сфере

#### Неделя 1: Основы ИИ
- **Лекция 1:** Введение в искусственный интеллект: история, развитие и текущие тенденции.
- **Лекция 2:** Основные понятия: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети.
- **Практическое занятие:** Установка и настройка необходимых инструментов (Python, библиотеки для работы с данными).

#### Неделя 2: ИИ в банковской сфере
- **Лекция 3:** Применение ИИ в банковских услугах: кредитование, риск-менеджмент, антифрод.
- **Лекция 4:** Кейсы успешного применения ИИ в банках.
- **Групповая работа:** Анализ кейсов и обсуждение их результатов.

#### Неделя 3: Основы анализа данных
- **Лекция 5:** Введение в анализ данных: сбор, обработка и визуализация.
- **Лекция 6:** Основные инструменты анализа данных (Excel, Tableau, Python).
- **Практическое занятие:** Работа с реальными данными: очистка и визуализация.

#### Неделя 4: Этические аспекты ИИ
- **Лекция 7:** Этические и правовые аспекты использования ИИ в финансах.
- **Лекция 8:** Проблемы конфиденциальности и защиты данных.
- **Дискуссия:** Обсуждение этических дилемм, связанных с использованием ИИ.

---

### Месяц 2: Углубленное изучение ИИ и его инструментов

#### Неделя 5: Машинное обучение
- **Лекция 9:** Основы машинного обучения: алгоритмы и модели.
- **Лекция 10:** Обучение с учителем и без учителя.
- **Практическое занятие:** Построение моделей машинного обучения на примере кредитного скоринга.

#### Неделя 6: Глубокое обучение
- **Лекция 11:** Основы глубокого обучения: нейронные сети и их архитектуры.
- **Лекция 12:** Применение глубокого обучения в финансовых услугах.
- **Практическое занятие:** Создание и обучение нейронной сети для прогнозирования рыночных трендов.

#### Неделя 7: Обработка естественного языка (NLP)
- **Лекция 13:** Основы NLP: задачи и алгоритмы.
- **Лекция 14:** Применение NLP в банках: анализ отзывов клиентов, чат-боты.
- **Практическое занятие:** Разработка простого чат-бота для клиентской поддержки.

#### Неделя 8: Внедрение ИИ в бизнес-процессы
- **Лекция 15:** Стратегии внедрения ИИ в банковские процессы.
- **Лекция 16:** Изменение организационной структуры для интеграции ИИ.
- **Групповая работа:** Разработка плана внедрения ИИ решения в конкретный бизнес-процесс.

---

### Месяц 3: Практическое применение и финальный проект

#### Неделя 9: Проектирование ИИ решений
- **Лекция 17:** Определение бизнес-проблемы и формулирование задач для ИИ.
- **Лекция 18:** Методы оценки эффективности ИИ решений.
- **Практическое занятие:** Создание проектной документации для ИИ решения.

#### Неделя 10: Разработка прототипа
- **Лекция 19:** Принципы разработки прототипов ИИ решений.
- **Лекция 20:** Инструменты для разработки и тестирования прототипов.
- **Практические занятия.