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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI nei Servizi Finanziari
- Panoramica sull'Edge AI e le sue applicazioni nel settore finanziario
- Vantaggi e sfide dell'utilizzo dell'Edge AI nella banca
- Studi di caso di applicazioni riuscite di Edge AI nei servizi finanziari
Configurazione del Sistema Edge AI
- Installazione e configurazione degli strumenti Edge AI
- Integrazione di fonti dati finanziarie e sistemi di raccolta
- Panoramica sui framework e librerie rilevanti per l'Edge AI
- Esercizi pratici per la configurazione dell'ambiente
Rilevamento delle Truffe con Edge AI
- Introduzione al rilevamento delle truffe
- Sviluppo di modelli AI per il rilevamento in tempo reale delle truffe
- Implementazione di sistemi di rilevamento degli anomalie
- Esercizi pratici per il rilevamento delle truffe
Miglioramento del Servizio Clienti Utilizzando Edge AI
- Panoramica sul servizio clienti nei servizi finanziari
- Tecniche AI per interazioni personalizzate con i clienti
- Implementazione di chatbot e assistenti virtuali guidati da AI
- Esercizi pratici per le applicazioni del servizio clienti
Gestione del Rischio con Edge AI
- Introduzione alla gestione del rischio
- Uso dell'AI per la valutazione e mitigazione del rischio in tempo reale
- Implementazione di sistemi di supporto alle decisioni guidati da AI
- Esercizi pratici per la gestione dei rischi
Distribuzione e Gestione delle Soluzioni Edge AI
- Distribuzione di modelli AI su dispositivi Edge finanziari
- Monitoraggio e manutenzione dei sistemi Edge AI
- Soluzione dei problemi e ottimizzazione delle soluzioni distribuite
- Esercizi pratici per la distribuzione e gestione
Strumenti e Framework per l'Edge AI Finanziario
- Panoramica sugli strumenti e framework (ad esempio, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso di TensorFlow Lite per le applicazioni finanziarie AI
- Esercizi pratici con gli strumenti di ottimizzazione
Applicazioni e Studi di Caso Real-World
- Revisione dei progetti Edge AI finanziari riusciti
- Discussione sui casi d'uso specifici dell'industria
- Progetto pratico per la creazione e ottimizzazione di un'applicazione AI finanziaria real-world
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprendere i concetti di IA e machine learning
- Esperienza con servizi finanziari e applicazioni fintech
- Competenze di base in programmazione (Python raccomandato)
Pubblico
- Professionisti finanziari
- Sviluppatori fintech
- Esperti di IA
14 ore