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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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