課程簡介

金融服務中的邊緣AI簡介

  • 邊緣AI概述及其在金融中的應用
  • 在銀行業使用邊緣AI的優勢與挑戰
  • 金融中成功的邊緣AI應用案例

設置邊緣AI環境

  • 安裝和配置邊緣AI工具
  • 集成金融數據源和收集系統
  • 相關邊緣AI框架和庫簡介
  • 環境設置的實際操作練習

使用邊緣AI進行欺詐檢測

  • 欺詐檢測簡介
  • 開發即時欺詐檢測的AI模型
  • 實施異常檢測系統
  • 欺詐檢測的實際操作練習

使用邊緣AI提升客戶服務

  • 金融服務中的客戶服務概述
  • 個性化客戶交互的AI技術
  • 實施AI驅動的聊天機器人和虛擬助手
  • 客戶服務應用的實際操作練習

使用邊緣AI進行風險管理

  • 風險管理簡介
  • 使用AI進行即時風險評估和緩解
  • 實施AI驅動的決策支持系統
  • 風險管理的實際操作練習

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
  • 故障排除和優化已部署的模型
  • 部署和管理的實際操作練習

金融邊緣AI的工具和框架

  • 工具和框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
  • 使用TensorFlow Lite進行金融AI應用
  • 優化工具的實際操作練習

實際應用與案例研究

  • 成功的金融邊緣AI項目回顧
  • 行業特定用例討論
  • 構建和優化實際金融AI應用的實際操作項目

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解AI和機器學習概念。
  • 具備金融服務和金融科技應用的經驗。
  • 基本編程技能(推薦Python)。

受衆

  • 金融專業人士。
  • 金融科技開發者。
  • AI專家。
 14 時間:

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