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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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