课程大纲：

Day1：深度学习基础与环境搭建

• 深度学习简介：历史、发展和应用领域

• 基础理论回顾：神经网络的基本结构和工作原理

• TensorFlow与Keras概览：深度学习框架比较

• 环境搭建：Python、TensorFlow、其他必要库

• TensorFlow基础操作：张量操作、计算图的概念

• 简单神经网络构建实践：使用TensorFlow构建和训练一个基础模型

Day2：卷积神经网络（CNN）

• CNN的原理和结构：卷积层、池化层、全连接层

• 图像处理基础：图像的数字表示、预处理方法

• 使用TensorFlow构建CNN：步骤解析与代码实践

• CNN在实际中的应用：图像分类、物体检测等

• 问题解决与优化策略：过拟合、参数调优

• 应用案例解析：

CASE1：身份验证和客户识别

使用CNN进行面部识别，以验证客户身份，实现安全登录或进行身份确认。

相关技术：面部识别技术、活体检测、深度学习、特征提取。

CASE2：签名识别

利用CNN对客户的签名进行识别和验证，用于信用卡交易的安全确认。

相关技术：图像分类、特征学习、图像预处理、模式识别。

CASE3：文件和凭证自动处理

使用CNN自动识别和分类文档或凭证的图像，如信用卡申请表、交易凭证

相关技术：文档图像处理、自动文本提取（OCR）、图像分割、数据抽取。

CASE4：欺诈检测

通过分析交易凭证、身份证明的图像，使用CNN识别可能的伪造行为

相关技术：异常检测、模式分析、图像识别、安全监测。

CASE5：ATM监控分析

在ATM视频监控中使用CNN进行实时分析，检测可疑行为或异常事件。

相关技术：实时视频分析、异常行为检测、监控系统、安全预警。

Day3：循环神经网络（RNN）与自然语言处理

• RNN的基本原理与结构：循环单元、长短时记忆网络（LSTM）

• RNN的应用场景：序列数据处理、时间序列分析

• 使用TensorFlow构建RNN：实现步骤与练习

• 自然语言处理基础：词嵌入、语言模型

• 练习项目：文本分类或情感分析

• RNN的进阶应用：文本生成、机器翻译

• 应用案例解析：

CASE1：信用卡欺诈检测

使用RNN分析客户的交易历史和行为模式，识别异常交易行为。

相关技术：异常检测、行为模式识别、时间序列分析、长短时记忆网络（LSTM）。

CASE2：客户流失预测

通过分析客户的交易记录和活动历史，使用RNN预测客户流失的风险

相关技术：流失预测、客户关系管理（CRM）、序列分析、预测建模。

CASE3：客户信用评分

使用RNN处理和分析客户的财务交易序列数据，包括信用卡还款历史、账户余额变化等，动态评估和更新客户的信用评分。

相关技术：信用评分、风险管理、财务时间序列、行为分析。

CASE4. 个性化金融产品推荐

分析客户的交易历史和偏好，使用RNN提供个性化的产品推荐，如信用卡优惠、贷款产品等。

相关技术：推荐系统、个性化营销、序列数据挖掘、客户画像。

Day4：生成对抗网络（GAN）与创新应用

• GAN的基本原理：生成器与判别器的工作机制

• GAN的应用与挑战：图像生成、数据增强、艺术创作

• 使用TensorFlow构建基础GAN：实现步骤详解

• GAN的高级应用：条件GAN、循环GAN等

• 应用案例解析：

CASE1：数据增强和模拟

使用GAN生成合成的交易数据，助力训练欺诈检测模型

相关技术：合成数据生成、数据增强、模拟交易数据。

CASE2：欺诈行为模拟

使用GAN生成模拟的欺诈行为，更好地理解可能的欺诈模式和策略

相关技术：欺诈检测、行为模拟、对抗性攻击、安全系统增强。

CASE3：客户画像生成

模拟生成客户的消费模式，加强理解不同客户群体的行为。

相关技术：客户画像、消费行为分析、目标市场分析、产品定制。

CASE4：虚假文档和图像识别

利用GAN生成的虚假图像来训练模型，提高识别伪造信用卡欺诈行为的能力。

相关技术：文档验证、图像识别、伪造检测、深度伪造。

Day5：生成式AI在银行卡中心的应用

• Transformer模型概念：起源、架构、与传统模型的比较

• 自注意力机制（Self-Attention）：原理、优势、计算过程

• Transformer模型结构：编码器与解码器介绍

• Transformer应用案例解析：

CASE1：客户服务自动化

基于Transformer的聊天机器人或虚拟助手，自动回答客户关于信用卡服务、账户查询、交易问题等的询问

相关技术：聊天机器人、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）

CASE2：智能内容生成

自动生成客户通知、账单说明、营销文案等内容，提升内容创建的效率和一致性。

相关技术：内容自动生成、文本生成、语言模型、营销自动化。

CASE3：风险与合规性分析

分析客户交易行为、信用历史等文本信息，识别潜在的风险行为或不合规事项

相关技术：风险预测、合规性监测、文本分析、异常检测。

• 生成式AI的应用案例解析：

CASE1：自动化报告撰写

自动生成信用卡使用报告、风险评估报告、客户信用报告等

相关技术：大模型、文本自动生成、报告自动化、数据驱动报告。

CASE2：智能数据查询（SQL Copilot）

允许非技术人员通过自然语言查询数据库，简化数据查询过程

相关技术：代码大模型，意图识别，SQL生成，指标定义

CASE3：业务智能报表自动化（BI Copilot）

自动生成业务分析可视化看板，帮助决策者理解复杂的数据模式，优化业务策略

相关技术：Chat大模型，Code大模型，商业智能（BI）、数据可视化

CASE4：客户服务自动化

使用生成式AI自动回答客户咨询，包括账户信息、交易详情、费用说明等

相关技术：意图识别、业务流程、RAG、向量相似检索

• 课程总结与反馈：复习重点知识、讨论遇到的问题和挑战

• Q&A