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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
Testimonios (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