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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
Recensioni (1)
Coprindo argomenti avanzati e lavorando con esempi pratici
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Corso - Advanced Edge AI Techniques
Traduzione automatica