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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

Nombre de participants


Prix par participant

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