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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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