Kurzusleírás

Az Edge AI bemutatása a pénzügyi szolgáltatásokban

  • Az Edge AI és pénzügyi alkalmazásai áttekintése
  • Az Edge AI banki használatának előnyei és kihívásai
  • Esettanulmányok sikeres Edge AI-alkalmazásokról a pénzügyekben

Az Edge AI környezet beállítása

  • Edge AI eszközök telepítése és konfigurálása
  • Pénzügyi adatforrások és gyűjtési rendszerek integrálása
  • Bevezetés a releváns Edge AI keretrendszerekbe és könyvtárakba
  • Gyakorlati gyakorlatok a környezet beállításához

Csalásfelderítés az Edge AI segítségével

  • Bevezetés a csalások felderítésébe
  • AI modellek fejlesztése a valós idejű csalások észlelésére
  • Anomália-érzékelő rendszerek bevezetése
  • Gyakorlati gyakorlatok a csalások felderítéséhez

Az ügyfélszolgálat javítása az Edge AI használatával

  • A pénzügyi szolgáltatások ügyfélszolgálatának áttekintése
  • AI technikák a személyre szabott ügyfélkapcsolatokhoz
  • AI-vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek megvalósítása
  • Gyakorlati gyakorlatok ügyfélszolgálati alkalmazásokhoz

Kockázat Management az Edge AI-vel

  • Bevezetés a kockázatkezelésbe
  • AI használata valós idejű kockázatértékeléshez és -csökkentéshez
  • AI-vezérelt döntéstámogató rendszerek megvalósítása
  • Gyakorlati gyakorlatok a kockázatkezeléshez

Edge AI-megoldások üzembe helyezése és kezelése

  • AI-modellek telepítése pénzügyi előnyökkel rendelkező eszközökön
  • Edge AI rendszerek figyelése és karbantartása
  • A telepített modellek hibaelhárítása és optimalizálása
  • Gyakorlati gyakorlatok a telepítéshez és a menedzsmenthez

Eszközök és keretek a Financial Edge AI-hoz

  • Az eszközök és keretrendszerek áttekintése (pl. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • A TensorFlow Lite használata pénzügyi mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz
  • Gyakorlati gyakorlatok optimalizáló eszközökkel

Valós alkalmazások és esettanulmányok

  • A sikeres pénzügyi Edge AI projektek áttekintése
  • Az iparág-specifikus felhasználási esetek megbeszélése
  • Gyakorlati projekt egy valós pénzügyi AI-alkalmazás felépítéséhez és optimalizálásához

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
  • Pénzügyi szolgáltatásokban és fintech alkalmazásokban szerzett tapasztalat
  • Alapvető programozási ismeretek (Python ajánlott)

Közönség

  • Finance szakemberek
  • Fintech fejlesztők
  • AI szakértők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák