연락처 정보

코스 개요

금융 분야에서의 Ollama 개요

  • 로컬 환경에서의 대규모 언어 모델 배포 원리 이해
  • 금융 업계에 있어 로컬 AI 활용의 장점
  • Ollama가 가진 주요 기능 및 한계점 파악

금융 환경을 위한 Ollama 설정 방법

  • 시스템 구축 및 언어 모델 설치 절차
  • 금융 업무에 적합한 설정 방안
  • 보안이 강화된 운영 환경 관리 기법

주요 금융 활용 사례들

  • 자동화된 재무 보고 프로세스 구현
  • 위험 평가 및 분석 업무 보조 방안
  • 시장 동향 요약 및 인사이트 도출 방법

모델 맞춤화 및 미세 조정 기법

  • 금융 상황에 적합한 프롬프트 엔지니어링 전략
  • 해당 분야 특성에 부합하는 데이터 보강 방안
  • 모델의 정확도와 성능 간 균형 유지 방법

시스템 통합 및 자동화 절차

  • API 연동 및 워크플로우 구축 방식
  • 기존 금융 시스템 및 도구들과의 효율적 연계 기술
  • 금융 업무 자동화를 위한 스크립트 작성 기법

거버넌스, 보안 및 규정 준수 전략

  • 데이터 기밀 유지 방법론 적용
  • 각종 금융 관련 규제사항 이행 방안
  • 모델의 안전한 운영을 위한 모범 사례 숙지

모델 평가 및 검증 체계

  • 예측 정확도 측정 도구와 기법 활용법
  • 위험 완화 대책 수립 및 신뢰성 확인 절차
  • 지속적인 모델 개선 전략 관리법

실제 운영 구축과 지원 체계

  • 모니터링 및 성능 최적화 계획 수립
  • 언어 모델 버전 관리와 업데이트 절차
  • 일반적인 기술 문제의 원인 파악 및 해결 방법

요약 및 향후 진행 방향 소개

요건

  • 금융 업무 프로세스에 대한 이해
  • 데이터 분석 또는 금융 시스템 활용 경험
  • 기초적인 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본 지식

수강 대상자

  • 금융 업계 종사자
  • 금융 분야 IT 팀원들
  • 분석가 및 기술 관리 담당자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리