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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
회원 평가 (3)
LLM의 배경/이론, 연습
Joanne Wong - IPG HK Limited
코스 - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
기계 번역됨
이것은 저에게 자동화를 만드는 데 도움이 될 새로운 도구에 대한 인식을 열어주었습니다.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
트레이너가 모든 내용을 제시하는 방식에 매우 감명받았습니다. 금융이 제 전문 분야가 아니었지만, 트레이너는 모든 참가자가 같은 페이지에 있도록 하면서도 시간을 잘 맞추었습니다. 연습 문제들은 적절한 간격으로 배치되었습니다. 참가자들과의 소통은 항상 이루어졌습니다. 자료는 완벽했습니다, 너무 많지도, 너무 적지도 않았습니다. 트레이너는 복잡한 주제들을 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
코스 - ChatGPT for Finance
기계 번역됨