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Struttura del corso

Introduzione all’Intelligenza Artificiale ai margini nei servizi finanziari

  • Panoramica sull’Edge AI e sulle sue applicazioni nel settore finanziario
  • Vantaggi e sfide legati all’impiego dell’Edge AI in ambito bancario
  • Analisi di casi studio riguardanti applicazioni Edge AI di successo nel mondo finanziario

Configurazione dell’ambiente per l’Edge AI

  • Installazione e configurazione degli strumenti necessari all’Edge AI
  • Integrazione delle fonti di dati finanziari con i sistemi di raccolta dati
  • Introduzione ai framework e alle librerie specifiche per l’Edge AI
  • Esercizi pratici finalizzati alla configurazione dell’ambiente di lavoro

Rilevamento delle frodi mediante Edge AI

  • Introduzione ai metodi per il rilevamento delle frodi
  • Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale capaci di individuare frodi in tempo reale
  • Implementazione di sistemi per il rilevamento delle anomalie
  • Esercizi pratici dedicati al rilevamento delle frodi

Miglioramento del servizio clienti grazie all’Edge AI

  • Panoramica sulle dinamiche del servizio clienti nel settore finanziario
  • Tecniche di intelligenza artificiale utili per personalizzare le interazioni con i clienti
  • Implementazione di chatbot e assistenti virtuali basati su intelligenza artificiale
  • Esercizi pratici per lo sviluppo di applicazioni relative al servizio clienti

Gestione dei rischi con l’ausilio dell’Edge AI

  • Introduzione ai principali aspetti della gestione del rischio finanziario
  • Utilizzo dell’intelligenza artificiale per la valutazione e la mitigazione dei rischi in tempo reale
  • Implementazione di sistemi di supporto decisionale basati sull’AI
  • Esercizi pratici finalizzati alla gestione del rischio finanziario

Distribuzione e gestione delle soluzioni Edge AI

  • Implementazione dei modelli di intelligenza artificiale su dispositivi finanziari situati ai margini della rete
  • Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI
  • Risoluzione di problemi tecnici ed ottimizzazione dei modelli già implementati
  • Esercizi pratici riguardanti la distribuzione e la gestione delle soluzioni Edge AI

Strumenti e framework utilizzabili per l’Edge AI nel settore finanziario

  • Presentazione degli strumenti e dei framework più diffusi (ad esempio TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilizzo di TensorFlow Lite per lo sviluppo di applicazioni finanziarie basate su intelligenza artificiale
  • Esercizi pratici relativi all’ottimizzazione degli strumenti impiegati

Applicazioni reali e casi studio nel settore finanziario

  • Analisi di progetti concreti in cui è stata implementata l’Edge AI nel contesto finanziario
  • Discussione sui diversi utilizzi settoriali dell’intelligenza artificiale ai margini della rete
  • Progetto pratico finalizzato alla creazione e all’ottimizzazione di un’applicazione finanziaria basata sull’AI

Riassunto finale e prospettive future

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
  • Esperienza nel settore dei servizi finanziari o nello sviluppo di applicazioni Fintech
  • Capacità base di programmazione (è consigliato l’uso di Python)

Destinatari

  • Professionisti del settore finanziario
  • Sviluppatori Fintech
  • Specialisti dell’intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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