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Temario del curso
Introducción a Edge AI en Servicios Financieros
- Visión general de Edge AI y sus aplicaciones en finanzas
- Beneficios y desafíos del uso de Edge AI en banca
- Estudios de caso de aplicaciones exitosas de Edge AI en finanzas
Configuración del Entorno de Edge AI
- Instalación y configuración de herramientas de Edge AI
- Integración de fuentes de datos financieros y sistemas de recolección
- Introducción a los marcos de trabajo (frameworks) y bibliotecas relevantes de Edge AI
- Ejercicios prácticos para la configuración del entorno
Detección de Fraude con Edge AI
- Introducción a la detección de fraude
- Desarrollo de modelos de IA para la detección de fraude en tiempo real
- Implementación de sistemas de detección de anomalías
- Ejercicios prácticos para la detección de fraude
Mejora del Servicio al Cliente mediante Edge AI
- Visión general del servicio al cliente en el sector financiero
- 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 de Edge AI
- Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge financieros
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de Edge AI
- Solución de problemas y optimización de modelos desplegados
- Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión
Herramientas y Marcos de Trabajo para Edge AI Financiero
- Visión general de herramientas y marcos de trabajo (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones de IA financiera
- 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 IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia en servicios financieros y aplicaciones fintech
- Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)
Público Objetivo
- Profesionales del sector financiero
- 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