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課程時長 14 時間:
課程簡介
Ollama 在金融領域的介紹
- 理解本地 LLM 部署機制
- 金融領域中裝置端 AI 的優勢
- Ollama 的關鍵功能與局限性
為金融環境設定 Ollama
- 系統建置與模型安裝
- 針對金融任務的設定技術
- 安全環境的管理
核心金融應用場景
- 自動化財務報告
- 風險評估與分析輔助
- 市場彙總與洞察分析
模型自訂與微調
- 針對金融場景的提示詞工程
- 領域專屬數據增強
- 平衡準確性與效能
系統整合與自動化
- API 連結與工作流程
- 與金融系統及工具的整合
- 自動化金融流程的腳本編寫
治理、安全性與合規
- 確保數據機密性
- 符合金融法規要求
- 安全部署的最佳實踐
模型評估與驗證
- 準確度衡量技術
- 風險緩解與驗證工作流程
- 持續優化模型
營運部署與支援
- 監控與最佳化策略
- 模型版本管理與更新
- 解決常見技術問題
總結與後續步驟
最低要求
- 具備對金融工作流程的理解
- 擁有數據分析或金融系統操作經驗
- 熟悉基本的 AI 或機器學習概念
目標受眾
- 金融專業人員
- 金融資訊技術團隊
- 分析師與技術管理人員
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告,我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯