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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde en servicios financieros

  • Descripción general de Edge AI y sus aplicaciones en finanzas
  • Beneficios y desafíos del uso de Edge AI en bancos
  • Estudios de casos de aplicaciones exitosas de Edge AI en finanzas

Configuración del entorno de IA en el borde

  • Instalación y configuración de herramientas de Edge AI
  • Integración de fuentes de datos financieros y sistemas de recopilación
  • Introducción a los marcos y bibliotecas relevantes de Edge AI
  • Ejercicios prácticos para la configuración del entorno

Detección de fraudes con IA en el borde

  • 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 mediante IA en el borde

  • Descripción general del servicio al cliente en servicios financieros
  • Técnicas de IA para interacciones personalizadas con clientes
  • Implementación de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
  • Ejercicios prácticos para aplicaciones de servicio al cliente

Gestión de riesgos con IA en el borde

  • 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

Implementación y gestión de soluciones de IA en el borde

  • Despliegue de modelos de IA en dispositivos periféricos financieros
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA en el borde
  • Solución de problemas y optimización de modelos implementados
  • Ejercicios prácticos para la implementación y gestión

Herramientas y marcos de trabajo para la IA en el borde financiero

  • Descripción 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 casos

  • Revisión de proyectos financieros exitosos de IA en el borde
  • Discusión de casos de uso específicos de la industria
  • Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación financiera real impulsada por IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con servicios financieros y aplicaciones fintech
  • Habilidades básicas de programación (se recomienda Python)

Público objetivo

  • Profesionales de las finanzas
  • Desarrolladores de fintech
  • Especialistas en IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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