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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー