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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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