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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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