코스 개요

금융에서 Ollama 소개

  • 로컬 LLM 배포 이해
  • 금융에서 기기 내 AI의 이점
  • Ollama의 주요 기능 및 제한 사항

금융 환경을 위한 Ollama 설정

  • 시스템 설정 및 모델 설치
  • 금융 작업을 위한 구성 기법
  • 안전한 환경 관리

핵심 금융 활용 사례

  • 자동화된 금융 보고서
  • 위험 평가 및 분석 지원
  • 시장 요약 및 인사이트

모델 맞춤화 및 미세 조정

  • 금융 시나리오를 위한 프롬프트 엔지니어링
  • 도메인별 데이터 강화
  • 정확성과 성능 균형 맞추기

시스템 통합 및 자동화

  • API 연결 및 워크플로
  • 금융 시스템 및 도구와의 통합
  • 자동화된 금융 프로세스를 위한 스크립팅

거버넌스, 보안 및 컴플라이언스

  • 데이터 기밀성 확보
  • 금융 규정 준수
  • 안전한 배포를 위한 최선의 방법

모델 평가 및 검증

  • 정확성 측정 기법
  • 위험 완화 및 검증 워크플로
  • 지속적인 모델 개선

운영 배포 및 지원

  • 모니터링 및 최적화 전략
  • 모델 버전 관리 및 업데이트
  • 일반적인 기술 문제 해결

요약 및 다음 단계

요건

  • 금융 워크플로 이해
  • 데이터 분석 또는 금융 시스템 경험이 있음
  • 기본 AI 또는 머신 러닝 개념에 익숙함

대상자

  • 금융 전문가
  • 금융 IT 팀
  • 분석가 및 기술 관리자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

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