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Programa do Curso
Introdução à Edge AI nos Serviços Financeiros
- Visão geral da Edge AI e suas aplicações no setor financeiro
- Vantagens e desafios do uso da Edge AI no banking
- Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas de Edge AI no setor financeiro
Configuração do Ambiente de Edge AI
- Instalação e configuração de ferramentas de Edge AI
- Integração de fontes de dados financeiros e sistemas de coleta
- Introdução aos frameworks e bibliotecas relevantes de Edge AI
- Exercícios práticos para configuração do ambiente
Detecção de Fraudes com Edge AI
- Introdução à detecção de fraudes
- Desenvolvimento de modelos de IA para detecção de fraudes em tempo real
- Implementação de sistemas de detecção de anomalias
- Exercícios práticos para detecção de fraudes
Aprimoramento do Atendimento ao Cliente Usando Edge AI
- Visão geral do atendimento ao cliente em serviços financeiros
- Técnicas de IA para interações personalizadas com clientes
- Implementação de chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA
- Exercícios práticos para aplicações de atendimento ao cliente
Gestão de Riscos com Edge AI
- Introdução à gestão de riscos
- Uso da IA para avaliação e mitigação de riscos em tempo real
- Implementação de sistemas de suporte à decisão impulsionados por IA
- Exercícios práticos para gestão de riscos
Implantação e Gerenciamento de Soluções de Edge AI
- Implantação de modelos de IA em dispositivos de borda financeiros
- Monitoramento e manutenção dos sistemas de Edge AI
- Resolução de problemas e otimização de modelos implantados
- Exercícios práticos para implantação e gerenciamento
Ferramentas e Frameworks para Edge AI Financeiro
- Visão geral de ferramentas e frameworks (por exemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Uso do TensorFlow Lite para aplicações financeiras de IA
- Exercícios práticos com ferramentas de otimização
Aplicações no Mundo Real e Estudos de Caso
- Revisão de projetos bem-sucedidos de Edge AI financeiro
- Discussão de casos de uso específicos da indústria
- Projeto prático para construir e otimizar uma aplicação financeira real com IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina (machine learning)
- Experiência com serviços financeiros e aplicações de fintech
- Habilidades básicas de programação (Python recomendado)
Público-Alvo
- Profissionais do setor financeiro
- Desenvolvedores de fintech
- Especialistas em IA
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida