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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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