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Programa do Curso
Introdução à IA de ponta nos serviços financeiros
- Visão geral da IA de ponta e das suas aplicações no sector financeiro
- Benefícios e desafios da utilização da IA do Edge na banca
- Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas da IA no sector financeiro
Configurar o ambiente de IA do Edge
- Instalação e configuração das ferramentas de IA do Edge
- Integração de fontes de dados financeiros e sistemas de recolha
- Introdução às estruturas e bibliotecas de IA do Edge relevantes
- Exercícios práticos para a configuração do ambiente
Deteção de fraudes com a IA do Edge
- Introdução à deteção de fraudes
- Desenvolvimento de modelos de IA para deteção de fraudes em tempo real
- Implementação de sistemas de deteção de anomalias
- Exercícios práticos para a deteção de fraudes
Melhorar o serviço ao cliente utilizando a IA de ponta
- Visão geral do atendimento ao cliente em serviços financeiros
- Técnicas de IA para interacções personalizadas com os clientes
- Implementação de chatbots e assistentes virtuais orientados por IA
- Exercícios práticos para aplicações de serviço ao cliente
Risco Management com IA de ponta
- Introdução à gestão do risco
- Utilizar a IA para avaliação e mitigação de riscos em tempo real
- Implementar sistemas de apoio à decisão baseados em IA
- Exercícios práticos de gestão do risco
Implementar e gerir soluções de IA de ponta
- Implementação de modelos de IA em dispositivos financeiros periféricos
- Monitorização e manutenção de sistemas de IA no Edge
- Resolução de problemas e otimização de modelos implementados
- Exercícios práticos de implementação e gestão
Ferramentas e estruturas para a IA de ponta financeira
- Visão geral das ferramentas e estruturas (por exemplo, TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Utilização do TensorFlow Lite para aplicações de IA financeira
- Exercícios práticos com ferramentas de otimização
Aplicações do mundo real e estudos de caso
- Revisão de projectos bem sucedidos de IA financeira Edge
- Discussão de casos de utilização específicos do sector
- Projeto prático para construir e otimizar uma aplicação de IA financeira do mundo real
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Experiência com serviços financeiros e aplicações fintech
- Competências básicas de programação (Python recomendado)
Público
- Finance profissionais
- Fintech programadores
- Especialistas em IA
14 horas