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Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI für Finanzdienstleistungen
- Überblick über Edge AI und deren Einsatzmöglichkeiten im Finanzbereich
- Vor- und Nachteile der Nutzung von Edge AI im Bankwesen
- Beispiele erfolgreicher Anwendungen von Edge AI in der Finanzbranche
Einrichtung der Edge-AI-Umgebung
- Installation und Konfiguration von Edge-AI-Werkzeugen
- Integration von Finanzdatenquellen sowie Datenerfassungssystemen
- Einführung in relevante Edge-AI-Frameworks und Bibliotheken
- Praktische Übungen zur Umgebungsvorbereitung
Betrugserkennung mittels Edge AI
- Grundlagen der Betrugserkennung
- Entwicklung von KI-Modellen zur Echtzeit-Betrugserkennung
- Implementierung von Systemen zur Anomalieerkennung
- Praktische Übungen zur Betrugserkennung
Verbesserung des Kundenservices durch Edge AI
- Allgemeine Aspekte des Kundendienstes im Finanzsektor
- Methoden der künstlich intelligenten Individualisierung von Kundenkontakten
- Aufbau von durch KI gesteuerten Chatbots sowie virtuellen Assistenten
- Praktische Übungen zur Anwendung im Kundendienstbereich
Risikomanagement mittels Edge AI
- Grundlagen des Risikomanagements
- Einsatz von KI zur Echtzeit-Risikoanalyse und -begrenzung
- Implementierung entscheidungsunterstützender Systeme auf Basis von AI
- Praktische Übungen zum Risikomanagement
Deployment und Verwaltung von Edge-AI-Lösungen
- Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten im Finanzsektor
- Überwachung und Wartung von Edge-AI-Systemen
- Fehlerbehebung sowie Optimierung bereits eingesetzter Modelle
- Praktische Übungen zur Implementierung und Verwaltung
Werkzeuge und Frameworks für Edge AI im Finanzwesen
- Überblick über verfügbare Tools und Frameworks (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Nutzung von TensorFlow Lite zur Entwicklung finanzbezogener KI-Anwendungen
- Praktische Übungen mit Optimierungstools
Reale Anwendungsfälle und Fallstudien
- Analyse erfolgreicher Projekte mit Edge AI im Finanzbereich
- Diskussion branchenspezifischer Anwendungsfälle
- Praxisprojekt zur Entwicklung und Optimierung einer echten finanziellen KI-Anwendung
Zusammenfassung sowie weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor sowie in Fintech-Anwendungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse – Python wird empfohlen
Zielgruppe
- Fachkräfte aus dem Finanzwesen
- Entwickler im Fintech-Bereich
- KI-Experten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Dass wir uns mit fortgeschrittenen Themen befassen und an realen Beispielen arbeiten können
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurs - Advanced Edge AI Techniques
Maschinelle Übersetzung