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コース概要
金融サービス向けエッジAIの概要
- エッジAIとその金融業界での応用の概要
- 銀行におけるエッジAI使用のメリットと課題
- 金融業界での成功したエッジAIアプリケーション事例
エッジAI環境の設定
- エッジAIツールのインストールと設定
- 金融データソースと収集システムの統合
- 関連するエッジAIフレームワークとライブラリの概要
- 環境設定のハンズオン演習
エッジAIを使用した不正検出
- 不正検出の概要
- 実時間不正検出用のAIモデル開発
- 異常検出システムの実装
- 不正検出のハンズオン演習
エッジAIを使用した顧客サービスの向上
- 金融サービスにおける顧客サービスの概要
- パーソナライズされた顧客対応のためのAI技術
- AI駆動型チャットボットとバーチャルアシスタントの実装
- 顧客サービスアプリケーションのハンズオン演習
エッジAIを使用したリスク管理
- リスク管理の概要
- 実時間リスク評価と軽減のためのAI活用
- AI駆動型意思決定支援システムの実装
- リスク管理のハンズオン演習
エッジAIソリューションの展開と管理
- 金融エッジデバイスへのAIモデルの展開
- エッジAIシステムの監視と維持
- 展開済みモデルのトラブルシューティングと最適化
- 展開と管理のハンズオン演習
金融エッジAI向けツールとフレームワーク
- ツールとフレームワーク(TensorFlow Lite、OpenVINOなど)の概要
- 金融AIアプリケーション用TensorFlow Liteの使用法
- 最適化ツールを使用したハンズオン演習
実践例と事例研究
- 金融エッジAIプロジェクトの成功事例のレビュー
- 業界固有のユースケースのディスカッション
- 実践的な金融AIアプリケーションの構築と最適化に関するハンズオンプロジェクト
まとめと次ステップ
要求
- AIと機械学習の概念に関する理解
- 金融サービスおよびフィンテックアプリケーションの経験
- プログラミングスキル(Pythonが推奨されます)
対象者
- 金融専門家
- フィンテック開発者
- AIスペシャリスト
14 時間