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    课程大纲
金融服务中的边缘AI简介
- 边缘AI概述及其在金融中的应用
- 在银行业使用边缘AI的优势与挑战
- 金融中成功的边缘AI应用案例
设置边缘AI环境
- 安装和配置边缘AI工具
- 集成金融数据源和收集系统
- 相关边缘AI框架和库简介
- 环境设置的实际操作练习
使用边缘AI进行欺诈检测
- 欺诈检测简介
- 开发实时欺诈检测的AI模型
- 实施异常检测系统
- 欺诈检测的实际操作练习
使用边缘AI提升客户服务
- 金融服务中的客户服务概述
- 个性化客户交互的AI技术
- 实施AI驱动的聊天机器人和虚拟助手
- 客户服务应用的实际操作练习
使用边缘AI进行风险管理
- 风险管理简介
- 使用AI进行实时风险评估和缓解
- 实施AI驱动的决策支持系统
- 风险管理的实际操作练习
部署和管理边缘AI解决方案
- 在金融边缘设备上部署AI模型
- 监控和维护边缘AI系统
- 故障排除和优化已部署的模型
- 部署和管理的实际操作练习
金融边缘AI的工具和框架
- 工具和框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
- 使用TensorFlow Lite进行金融AI应用
- 优化工具的实际操作练习
实际应用与案例研究
- 成功的金融边缘AI项目回顾
- 行业特定用例讨论
- 构建和优化实际金融AI应用的实际操作项目
总结与下一步
要求
- 了解AI和机器学习概念。
- 具备金融服务和金融科技应用的经验。
- 基本编程技能(推荐Python)。
受众
- 金融专业人士。
- 金融科技开发者。
- AI专家。
             14 小时
        
        
