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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione a Ollama nel settore finanziario
- Capire il deploy di LLM in locale
- Vantaggi dell'AI on-device nel settore finanziario
- Principali capacità e limiti di Ollama
Configurazione di Ollama per ambienti finanziari
- Setup del sistema e installazione dei modelli
- Tecniche di configurazione per attività finanziarie
- Gestione di ambienti sicuri
Casi d'uso principali nel settore finanziario
- Reporting finanziario automatizzato
- Supporto per la valutazione e l'analisi del rischio
- Riassunti e insight di mercato
Personalizzazione e fine-tuning dei modelli
- Prompt engineering per scenari finanziari
- Miglioramento dei dati specifici del dominio
- Bilanciamento tra accuratezza e prestazioni
Integrazione di sistema e automazione
- Connessioni API e flussi di lavoro
- Integrazione con sistemi e strumenti finanziari
- Scripting per processi finanziari automatizzati
Governance, sicurezza e conformità
- Garantire la riservatezza dei dati
- Conformità alle normative finanziarie
- Migliori pratiche per il deploy sicuro
Valutazione e validazione dei modelli
- Tecniche di misurazione dell'accuratezza
- Mitigazione del rischio e flussi di lavoro di validazione
- Miglioramento continuo dei modelli
Deploy operativo e supporto
- Strategie di monitoraggio e ottimizzazione
- Versioning e aggiornamento dei modelli
- Risoluzione dei comuni problemi tecnici
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Comprendere i flussi di lavoro finanziari
- Esperienza nell'analisi dei dati o nei sistemi finanziari
- Conoscenza di base dei concetti di AI o machine learning
Pubblico di riferimento
- Professionisti del settore finanziario
- Team IT finanziari
- Analisti e amministratori tecnici
Recensioni (1)
ho già alcune relazioni che conosco e utilizzerò alcuni dei prompt che ho esaminato oggi
Kelly Cotham
Corso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduzione automatica