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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI bei Finanzdienstleistungen
- Überblick über Edge AI und seine Anwendungen im Finanzwesen
- Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Edge AI im Bankwesen
- Fallstudien erfolgreicher Edge AI-Anwendungen im Finanzwesen
Einrichten der Edge AI-Umgebung
- Installieren und Konfigurieren von Edge AI-Tools
- Integration von Finanzdatenquellen und Erfassungssystemen
- Einführung in relevante Edge AI-Frameworks und -Bibliotheken
- Praktische Übungen zur Einrichtung der Umgebung
Betrugserkennung mit Edge AI
- Einführung in die Betrugserkennung
- Entwicklung von KI-Modellen für die Echtzeit-Betrugserkennung
- Implementierung von Systemen zur Erkennung von Anomalien
- Praktische Übungen zur Betrugserkennung
Verbesserung des Kundenservices mit Edge AI
- Überblick über den Kundenservice bei Finanzdienstleistungen
- KI-Techniken für personalisierte Kundeninteraktionen
- Implementierung von KI-gesteuerten Chatbots und virtuellen Assistenten
- Praktische Übungen für Anwendungen im Kundenservice
Risiko Management mit Edge AI
- Einführung in das Risikomanagement
- Einsatz von KI zur Risikobewertung und -minderung in Echtzeit
- Implementierung von KI-gesteuerten Entscheidungsunterstützungssystemen
- Praktische Übungen für das Risikomanagement
Einsatz und Verwaltung von Edge AI-Lösungen
- Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Geräten im Finanzbereich
- Überwachung und Wartung von Edge-KI-Systemen
- Fehlerbehebung und Optimierung eingesetzter Modelle
- Praktische Übungen für Einsatz und Management
Tools und Frameworks für Financial Edge AI
- Überblick über Tools und Frameworks (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Verwendung von TensorFlow Lite für KI-Anwendungen im Finanzbereich
- Praktische Übungen mit Optimierungswerkzeugen
Real-World-Anwendungen und Fallstudien
- Rückblick auf erfolgreiche Edge-AI-Projekte im Finanzbereich
- Diskussion von branchenspezifischen Anwendungsfällen
- Praktisches Projekt zur Erstellung und Optimierung einer realen KI-Anwendung im Finanzbereich
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Finanzdienstleistungen und Fintech-Anwendungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse (Python empfohlen)
Zielgruppe
- Finance Fachleute
- Fintech Entwickler
- KI-Spezialisten
14 Stunden