Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'IA aux bords dans les services financiers
- Aperçu de l'IA aux bords et ses applications en finance
- Avantages et défis de l'utilisation de l'IA aux bords dans la banque
- Études de cas d'applications réussies d'IA aux bords en finance
Configuration de l'environnement IA aux bords
- Installation et configuration des outils d'IA aux bords
- Intégration des sources de données financières et des systèmes de collecte
- Introduction aux cadres et bibliothèques pertinents pour l'IA aux bords
- Exercices pratiques pour la configuration de l'environnement
Détection de la fraude avec l'IA aux bords
- Introduction à la détection de la fraude
- Développement de modèles IA pour la détection en temps réel des fraudes
- Implémentation des systèmes de détection d'anomalies
- Exercices pratiques pour la détection de la fraude
Amélioration du service client grâce à l'IA aux bords
- Aperçu des services clients dans les services financiers
- Techniques d'IA pour des interactions personnalisées avec les clients
- Implémentation de chatbots et d'assistants virtuels pilotés par l'IA
- Exercices pratiques pour les applications de service client
Gestion des risques avec l'IA aux bords
- Introduction à la gestion des risques
- Utilisation de l'IA pour l'évaluation et l'atténuation en temps réel des risques
- Implémentation des systèmes de soutien à la décision pilotés par l'IA
- Exercices pratiques pour la gestion des risques
Déploiement et gestion des solutions d'IA aux bords
- Déploiement de modèles IA sur les appareils financiers de bord
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA aux bords
- Dépannage et optimisation des modèles déployés
- Exercices pratiques pour le déploiement et la gestion
Outils et cadres pour l'IA aux bords en finance
- Aperçu des outils et cadres (par ex., TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilisation de TensorFlow Lite pour les applications financières IA
- Exercices pratiques avec des outils d'optimisation
Applications et études de cas dans le monde réel
- Revue des projets réussis d'IA aux bords en finance
- Discussion des cas d'utilisation spécifiques à l'industrie
- Projet pratique pour construire et optimiser une application IA financière dans le monde réel
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience dans les services financiers et les applications fintech
- Compétences de programmation de base (Python recommandé)
Public cible
- Professionnels financiers
- Développeurs fintech
- Spécialistes de l'IA
14 Heures