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Temario del curso

Introducción a la IA en el Borde en los Servicios Financieros

  • Visión general de la IA en el borde y sus aplicaciones en finanzas.
  • Beneficios y desafíos del uso de IA en el borde en banca.
  • Estudios de casos de aplicaciones exitosas de IA en el borde en finanzas.

Configuración del Entorno de IA en el Borde

  • Instalación y configuración de herramientas de IA en el borde.
  • Integración de fuentes de datos financieros y sistemas de recopilación.
  • Introducción a marcos de trabajo y bibliotecas relevantes para la IA en el borde.
  • Ejercicios prácticos para la configuración del entorno.

Detección de Fraudes con IA en el Borde

  • Introducción a la detección de fraudes.
  • Desarrollo de modelos de IA para la detección de fraudes en tiempo real.
  • Implementación de sistemas de detección de anomalías.
  • Ejercicios prácticos para la detección de fraudes.

Mejora del Servicio al Cliente Mediante IA en el Borde

  • Visión general del servicio al cliente en los servicios financieros.
  • Técnicas de IA para interacciones personalizadas con el cliente.
  • Implementación de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA.
  • Ejercicios prácticos para aplicaciones de servicio al cliente.

Gestión de Riesgos con IA en el Borde

  • Introducción a la gestión de riesgos.
  • Uso de IA para la evaluación y mitigación de riesgos en tiempo real.
  • Implementación de sistemas de apoyo a la decisión impulsados por IA.
  • Ejercicios prácticos para la gestión de riesgos.

Despliegue y Gestión de Soluciones de IA en el Borde

  • Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge financieros.
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en el borde.
  • Solución de problemas y optimización de modelos desplegados.
  • Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión.

Herramientas y Marcos de Trabajo para la IA en el Borde Financiero

  • Visión general de herramientas y marcos de trabajo (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO).
  • Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones financieras de IA.
  • Ejercicios prácticos con herramientas de optimización.

Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Casos

  • Revisión de proyectos exitosos de IA en el borde financiero.
  • Discusión de casos de uso específicos de la industria.
  • Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación financiera real con IA.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con servicios financieros y aplicaciones de fintech.
  • Habilidades básicas de programación (se recomienda Python).

Público Objetivo

  • Profesionales de finanzas.
  • Desarrolladores de fintech.
  • Especialistas en IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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