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コース概要
Ollamaの金融業界への導入
- ローカルLLM展開の理解
- 装置内AIの金融業界での利点
- Ollamaの主要機能と制限事項
金融環境向けOllamaのセットアップ
- システムセットアップとモデルインストール
- 金融タスク用の構成技術
- 安全な環境の管理
核心金融ユースケース
- 自動化された財務レポート作成
- リスク評価と分析支援
- 市場要約と洞察
モデルのカスタマイズと微調整
- 金融シナリオ用のプロンプトエンジニアリング
- 分野特有のデータ強化
- 精度とパフォーマンスのバランス調整
システム統合と自動化
- API接続とワークフロー
- 金融システムやツールとの統合
- 自動化的な財務プロセスのスクリプティング
ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス
- データ機密性の確保
- 金融規制への準拠
- 安全な展開のベストプラクティス
モデル評価と検証
- 精度測定手法
- リスク軽減と検証ワークフロー
- 連続的なモデル改善
運用展開とサポート
- 監視と最適化戦略
- モデルのバージョニングと更新
- 一般的な技術的な問題解決
まとめと次なるステップ
要求
- 金融工作流程的理解
- 数据分析或金融系统方面的经验
- 基本的人工智能或机器学习概念的熟悉程度
対象者
- 金融業界の専門家
- 金融ITチーム
- 分析師や技術管理者
14 時間
お客様の声 (3)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
トレーナーがすべてを説明する方法には非常に感謝しています。金融が私の専門でなくても、理解できました。彼は時間を守りながら、すべての参加者が同じページにいることを確認しました。演習は適切な間隔で配置されていました。参加者とのコミュニケーションも常にありました。資料は完璧で、多すぎることも少なすぎることもありませんでした。少し複雑な主題については、誰もが理解できるように非常に詳しく説明してくれました。
Diana
コース - ChatGPT for Finance
機械翻訳