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課程簡介
金融服務中的Edge AI簡介
- Edge AI概述及其在金融中的應用
- 在銀行業使用Edge AI的優勢與挑戰
- Edge AI在金融中的成功案例研究
設置Edge AI環境
- 安裝和配置Edge AI工具
- 集成金融數據源和採集系統
- 相關Edge AI框架和庫介紹
- 環境設置的實踐練習
使用Edge 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
- 實現異常檢測系統
- 欺詐檢測的實踐練習
使用Edge 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
- 實現AI驅動的聊天機器人和虛擬助手
- 客戶服務應用的實踐練習
使用Edge AI進行風險管理
- 風險管理簡介
- 使用AI進行即時風險評估與緩解
- 實現AI驅動的決策支持系統
- 風險管理的實踐練習
部署和管理Edge AI解決方案
- 在金融邊緣設備上部署AI模型
- 監控和維護Edge AI系統
- 故障排除和優化已部署的模型
- 部署和管理的實踐練習
金融Edge 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
- 優化工具的實踐練習
實際應用與案例研究
- 成功的金融Edge AI項目回顧
- 行業特定用例討論
- 構建和優化實際金融AI應用的實踐項目
總結與下一步
最低要求
- 瞭解人工智能和機器學習概念
- 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
- 人工智能專家
14 時間: