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Temario del curso
Introducción a Edge AI en Servicios Financieros
- Visión general de Edge AI y sus aplicaciones en el sector financiero.
- Beneficios y desafíos del uso de Edge AI en la banca.
- Estudios de caso de aplicaciones exitosas de Edge AI en finanzas.
Configuración del Entorno Edge AI
- Instalación y configuración de herramientas de Edge AI.
- Integración de fuentes de datos financieros y sistemas de recopilación.
- Introducción a los frameworks y bibliotecas relevantes de Edge AI.
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno.
Detección de Fraudes con Edge AI
- Introducción a la detección de fraudes.
- Desarrollo de modelos de IA para la detección de fraudes en tiempo real.
- Implementación de sistemas de detección de anomalías.
- Ejercicios prácticos para la detección de fraudes.
Mejora del Servicio al Cliente Usando Edge AI
- Visión general del servicio al cliente en los servicios financieros.
- Técnicas de IA para interacciones personalizadas con el cliente.
- Implementación de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA.
- Ejercicios prácticos para aplicaciones de servicio al cliente.
Gestión de Riesgos con Edge AI
- Introducción a la gestión de riesgos.
- Uso de IA para la evaluación y mitigación de riesgos en tiempo real.
- Implementación de sistemas de apoyo a decisiones impulsados por IA.
- Ejercicios prácticos para la gestión de riesgos.
Despliegue y Gestión de Soluciones Edge AI
- Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge financieros.
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas Edge AI.
- Solución de problemas y optimización de modelos desplegados.
- Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión.
Herramientas y Frameworks para Edge AI Financiero
- Visión general de herramientas y frameworks (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO).
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones de IA financieras.
- Ejercicios prácticos con herramientas de optimización.
Aplicaciones del Mundo Real y Estudios de Caso
- Revisión de proyectos exitosos de Edge AI financiero.
- Discusión de casos de uso específicos de la industria.
- Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación de IA financiera del mundo real.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia con servicios financieros y aplicaciones de fintech.
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python).
Público Objetivo
- Profesionales de las finanzas.
- Desarrolladores de fintech.
- Especialistas en IA.
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática