課程簡介

金融服務中的邊緣 AI 簡介

  • 邊緣 AI 及其在金融領域的應用概述
  • 在銀行業使用邊緣 AI 的優勢和挑戰
  • 邊緣 AI 在金融領域的成功應用案例研究

設置邊緣 AI 環境

  • 安裝和配置邊緣 AI 工具
  • 整合財務數據源和收款系統
  • 相關邊緣 AI 框架和庫簡介
  • 環境設置的動手練習

使用邊緣 AI 進行欺詐檢測

  • 欺詐檢測簡介
  • 開發用於即時欺詐檢測的 AI 模型
  • 實施異常檢測系統
  • 欺詐檢測的動手練習

使用邊緣 AI 增強客戶服務

  • 金融服務中的客戶服務概述
  • 用於個人化客戶交互的 AI 技術
  • 實施人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助手
  • 客戶服務應用的動手練習

邊緣 AI 的風險 Management

  • 風險管理概論
  • 使用 AI 進行即時風險評估和緩解
  • 實施人工智慧驅動的決策支持系統
  • 風險管理實踐練習

部署和管理邊緣 AI 解決方案

  • 在金融邊緣設備上部署 AI 模型
  • 監控和維護邊緣 AI 系統
  • 對已部署的模型進行故障排除和優化
  • 部署和管理的動手練習

金融邊緣 AI 的工具和框架

  • 工具和框架概述(例如,TensorFlow Lite、OpenVINO)
  • 將 TensorFlow Lite 用於金融 AI 應用程式
  • 使用優化工具進行動手練習

實際應用和案例研究

  • 回顧成功的金融邊緣人工智慧專案
  • 討論行業特定用例
  • 用於構建和優化真實世界金融 AI 應用程式的實踐專案

摘要和後續步驟

最低要求

  • 瞭解 AI 和機器學習概念
  • 金融服務和金融科技應用經驗
  • 基本程式設計技能(Python 推薦)

觀眾

  • Finance 專業人士
  • Fintech 開發者
  • 人工智慧專家
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類