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Plan du cours
Introduction à l'IA de bord dans les services financiers
- Aperçu de l'IA de bord et de ses applications dans la finance
- Avantages et défis de l'utilisation de l'IA de bord dans le secteur bancaire
- Études de cas d'applications réussies de l'IA de bord dans la finance
Configuration de l'environnement d'IA de bord
- Installation et configuration des outils d'IA de bord
- Intégration des sources de données financières et des systèmes de collecte
- Introduction aux cadres et bibliothèques pertinents d'IA de bord
- Exercices pratiques pour la configuration de l'environnement
Détection de fraude avec l'IA de bord
- Introduction à la détection de fraude
- Développement de modèles d'IA pour la détection de fraude en temps réel
- Implémentation de systèmes de détection d'anomalies
- Exercices pratiques pour la détection de fraude
Amélioration du service à la clientèle grâce à l'IA de bord
- Aperçu du service à la clientèle dans les services financiers
- Techniques d'IA pour des interactions client personnalisées
- Implémentation de chatbots et d'assistants virtuels pilotés par l'IA
- Exercices pratiques pour les applications de service à la clientèle
Gestion des risques avec l'IA de bord
- Introduction à la gestion des risques
- Utilisation de l'IA pour l'évaluation et l'atténuation des risques en temps réel
- Implémentation de systèmes de support à la décision basés sur l'IA
- Exercices pratiques pour la gestion des risques
Déploiement et gestion des solutions d'IA de bord
- Déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques financiers
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA de bord
- Dépannage et optimisation des modèles déployés
- Exercices pratiques pour le déploiement et la gestion
Outils et cadres pour l'IA de bord financière
- Aperçu des outils et cadres (par exemple, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilisation de TensorFlow Lite pour les applications d'IA financières
- Exercices pratiques avec les outils d'optimisation
Applications réelles et études de cas
- Revue de projets réussis d'IA de bord dans la finance
- Discussion de cas d'utilisation spécifiques à l'industrie
- Projet pratique de construction et d'optimisation d'une application d'IA financière réelle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- De l'expérience avec les services financiers et les applications de technologies financières (fintech)
- Des compétences de base en programmation (Python recommandé)
Audience
- Professionnels de la finance
- Développeurs de technologies financières (fintech)
- Spécialistes de l'IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Nous pouvons aborder des sujets avancés et travailler avec des exemples concrets.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Formation - Advanced Edge AI Techniques
Traduction automatique