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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
Testimonios (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
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