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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI nei servizi finanziari
- Panoramica dell'Edge AI e delle sue applicazioni in ambito finanziario
- Vantaggi e sfide dell'utilizzo dell'Edge AI nel settore bancario
- Casi di studio di applicazioni Edge AI di successo nel settore finanziario
Configurazione dell'ambiente Edge AI
- Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
- Integrazione di fonti di dati finanziari e sistemi di raccolta
- Introduzione ai framework e alle librerie Edge AI pertinenti
- Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente
Rilevamento delle frodi con Edge AI
- Introduzione al rilevamento delle frodi
- Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento delle frodi in tempo reale
- Implementazione di sistemi di rilevamento delle anomalie
- Esercizi pratici per l'individuazione delle frodi
Migliorare il servizio clienti utilizzando l'Edge AI
- Panoramica del servizio clienti nei servizi finanziari
- Tecniche di intelligenza artificiale per interazioni personalizzate con i clienti
- Implementazione di chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale
- Esercitazioni pratiche per le applicazioni del servizio clienti
Rischio Management con Edge AI
- Introduzione alla gestione del rischio
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale per la valutazione e la mitigazione dei rischi in tempo reale
- Implementazione di sistemi di supporto decisionale basati sull'intelligenza artificiale
- Esercitazioni pratiche per la gestione del rischio
Implementazione e gestione di soluzioni di intelligenza artificiale edge
- Distribuzione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi perimetrali finanziari
- Monitoraggio e manutenzione dei sistemi di Edge AI
- Risoluzione dei problemi e ottimizzazione dei modelli distribuiti
- Esercitazioni pratiche per la distribuzione e la gestione
Strumenti e framework per l'IA dell'edge finanziario
- Panoramica degli strumenti e dei framework (ad esempio, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilizzo di TensorFlow Lite per le applicazioni di IA finanziaria
- Esercizi pratici con strumenti di ottimizzazione
Applicazioni nel mondo reale e casi di studio
- Revisione di progetti di Edge AI finanziari di successo
- Discussione di casi d'uso specifici del settore
- Progetto pratico per la creazione e l'ottimizzazione di un'applicazione di intelligenza artificiale finanziaria nel mondo reale
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza con servizi finanziari e applicazioni fintech
- Competenze di programmazione di base (Python consigliato)
Pubblico
- Finance Professionisti
- Fintech Sviluppatori
- Specialisti dell'IA
14 ore