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Programa del Curso
Introducción a Domain-Specific Fine-Tuning
- Descripción general de las técnicas de ajuste fino
- Desafíos en el ámbito financiero
- Casos prácticos de IA en finanzas
Modelos preentrenados para aplicaciones financieras
- Introducción a modelos preentrenados populares (por ejemplo, GPT, BERT)
- Selección de modelos apropiados para las tareas financieras
- Preparación de datos para el ajuste fino en finanzas
Fine-Tuning Para tareas financieras clave
- Detección de fraudes mediante modelos de aprendizaje automático
- Evaluación de riesgos con modelos predictivos
- Creación de sistemas automatizados de asesoramiento financiero
Abordar los desafíos de los datos financieros
- Manejo de datos confidenciales y desequilibrados
- Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos
- Integración de las regulaciones financieras en los flujos de trabajo de IA
Consideraciones éticas y regulatorias
- Prácticas éticas de IA en el sector financiero
- Cumplimiento de GDPR y SOX
- Mantener la transparencia en los modelos de IA
Escalado e implementación de modelos
- Optimización de modelos para su implementación en producción
- Supervisión y mantenimiento del rendimiento del modelo
- Mejores prácticas para la escalabilidad en aplicaciones financieras
Aplicaciones del mundo real y estudios de casos
- Sistemas de detección de fraude
- Modelado de riesgos para carteras de inversión
- Servicio de atención al cliente impulsado por IA en finanzas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
- Conocimiento de conceptos y terminología financiera
Audiencia
- Analistas financieros
- Profesionales de la IA en las finanzas
21 Horas