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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde para servicios financieros

  • Panorama general de la IA en el borde y sus aplicaciones en finanzas
  • Beneficios y desafíos del uso de IA en el borde en el sector bancario
  • Estudios de caso sobre aplicaciones exitosas de Edge AI en el ámbito financiero

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 de trabajo (frameworks) 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

  • Panorama general del servicio al cliente en el sector financiero
  • Técnicas de IA para interacciones personalizadas con clientes
  • Implementación de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
  • Ejercicios prácticos para aplicaciones orientadas al 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

Despliegue y gestión de soluciones de IA en el borde

  • Implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos financieros
  • Monitoreo y mantenimiento de sistemas Edge AI
  • Solución de problemas y optimización de modelos implementados
  • Ejercicios prácticos para el despliegue y la gestión

Herramientas y marcos de trabajo para Edge AI en finanzas

  • Panorama general de herramientas y marcos de trabajo (por ejemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Uso de TensorFlow Lite para aplicaciones financieras con IA
  • Ejercicios prácticos con herramientas de optimización

Aplicaciones del mundo real y estudios de caso

  • Revisión de proyectos exitosos de IA en el borde para finanzas
  • Análisis de casos de uso específicos de la industria
  • Proyecto práctico para construir y optimizar una aplicación financiera real con IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
  • Experiencia previa 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

Testimonios (1)

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