Course Outline

금융 서비스의 Edge AI 소개

  • Edge AI 및 금융 분야 애플리케이션 개요
  • 은행에서 Edge AI를 사용할 때의 이점과 과제
  • 금융 분야의 성공적인 Edge AI 애플리케이션 사례 연구

Edge AI 환경 설정

  • Edge AI 도구 설치 및 구성
  • 금융 데이터 소스 및 수집 시스템 통합
  • 관련 Edge AI 프레임워크 및 라이브러리 소개
  • 환경 설정을 위한 실습

Edge AI를 통한 사기 탐지

  • 사기 탐지 소개
  • 실시간 사기 탐지를 위한 AI 모델 개발
  • 이상 탐지 시스템 구현
  • 사기 탐지를 위한 실습

Edge AI를 활용한 고객 서비스 강화

  • 금융 서비스 고객 서비스 개요
  • 개인화된 고객 상호작용을 위한 AI 기술
  • AI 기반 챗봇 및 가상 비서 구현
  • 고객 서비스 애플리케이션을 위한 실습

Edge AI의 위험 Management

  • 위험 관리 소개
  • 실시간 위험 평가 및 완화를 위해 AI 사용
  • AI 기반 의사결정 지원 시스템 구현
  • 위험 관리를 위한 실습

Edge AI 솔루션 배포 및 관리

  • 금융 엣지 디바이스에 AI 모델 배포
  • Edge AI 시스템 모니터링 및 유지 관리
  • 배포된 모델 문제 해결 및 최적화
  • 배포 및 관리를 위한 실습

Financial Edge AI를 위한 도구 및 프레임워크

  • 도구 및 프레임워크 개요(예: TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • 금융 AI 애플리케이션에 TensorFlow Lite 사용
  • 최적화 도구를 사용한 실습

실제 응용 프로그램 및 사례 연구

  • 성공적인 금융 Edge AI 프로젝트 검토
  • 산업별 사용 사례에 대한 논의
  • 실제 금융 AI 애플리케이션 구축 및 최적화를 위한 실습 프로젝트

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 금융 서비스 및 핀테크 활용 경험
  • 기본 프로그래밍 기술(Python 권장)

청중

  • Finance 전문가
  • Fintech 개발자
  • AI 전문가
 14 Hours

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