Εφαρμογές LangGraph στη Φινάνσες Κομμάτι εκπαίδευσης

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία κεφαλαιώδων μεταδραστικότητας, πολυπαράγοντες εφαρμογές LLM ως συνθετήσιμους γράφους με διαρκή κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο εξόριστος, ζωντανός διδασκαλικός διάτυπος (μέσω διαδικτύου ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αναπτυξιακούς μηχανικούς επαγγελματίων AI, DevOps για AI και ML αρχιτέκτονες που θέλουν να τροποποιήσουν, διευθετήσουν σφάλματα, ελέγξουν και λειτουργήσουν LangGraph προϊόντα από παραγωγή.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και βελτιώνουν πολύπλοκες δομές LangGraph για ταχύτητα, έξοδα και επεκτείνομαι.
• Εφαρμόζουν πιθανότητα με επαναλήψη, χρονοδιαγράμματα, αυτοσυμβατότητα και ανακάθαρση σε βάση παύση.
• Επεξεργάζονται και εξιχνίαζουν την εκτέλεση γράφων, έλεγχος κατάστασης και συστηματικό αναπαραγώγιο παραγωγικών προβλημάτων.
• Εφαρμόζουν γράφους με λογισμούς, μέτρηση και εξιχνιάσεις, υποδίευκτο σε παραγωγή και έλεγχο SLAs και εξόδων.

Σχήμα της Μαθήσης

• Εργαστηριακές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά τυπικά ασκήσεις και πράξη.
• Χειροπιαίνουσα εφαρμογή σε μια υποδιατύπωση ζωντανών περιβαλλόν.

Προσαρμογή της Μαθήσης

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκμάθηση για αυτό το κλάδο, παρακαλώ σύνδεση μαζί μας για προγραμματισμό.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαιδευτική σύνθεση στο Ελλάδα (online ή επί τόπου) προσβλέπει σε μεσοβάθμιους φοιτητές τεχνητής νοημοσύνης, αναλυτές κινδύνου και μηχανικούς AI που επιθυμούν να ανάπτυξουν και να εφαρμόσουν λύσεις βασισμένες σε AI για την αυτομάτωση φινανσιών και την ανίχνευση πλagiά.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής σύνθεσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Υπολάβουν το ρόλο της AI στην αυτομάτωση φινανσιών και την ανίχνευση πλagiά.
• Δημιουργήσουν μοντέλα AI για την ανίχνευση ενδεικτικών συμπεριφορών.
• Χρησιμοποιήσουν τη μηχανική μάθηση για ροπή κινδύνων σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν συστήματα μελετής φινανσιών ενδυναμωμένα από AI.

Η AI μεταρρύθμιζε τον τρόπο με τον οποίο αξιολογούν η κατοχυρωσιμότητα, προσδιορίζουν τον κίνδυνο και εκτιμούν τις λήψεις αποφάσεων δανεισμού.

Αυτός ο εξελικτικός, ζωντανός κατάργαμα (διαπίστωση μέσω του διαδικτύου ή προσωπική συνεχώς) είναι προσανατολισμός για αξιωματικούς φορείς της χρηματοδοτικής κοινότητας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τους μοντέλους κατοχυρωσίας, να διαχειρίζονται τον κίνδυνο πιο αποτελεσματικά και να ενδυναμώνουν τις λειτουργίες δανεισμού.

Στο τέλος αυτής της διαπίστωσης, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν τους βασικούς μεθόδους AI που χρησιμοποιούνται στην κατοχυρωσία και την πρόβλεψη κινδύνου.
• Σχεδιάζουν και εκτιμούν μοντέλα κατοχυρωσίας χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• Διερευνούν τις εξόδους των μοντέλων για να συμμορφώνονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις και για εξαίρετη διαφάνεια.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για να βελτιώσουν τον υπογραφή, την εγκύρωση δανείου και τη διαχείριση πορτφόλιου.

Σχήμα Διαπίστωσης

• Δυναμικά διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Σύνθετη εφαρμογή σε περίγραμμα ύψιστης διάθεσης.

Πληροφόρηση Διαπίστωσης

• Για να ζητήσετε μια προσανατολισμένη διαπίστωση για αυτό το πρόγραμμα, κατεβάξτε μας.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στα Επιχειρηματικά Υπηρεσία είναι ένα στρατηγικό όραμα για το μείωση του κινδύνου, τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη και την αξιοπισθή συντήρηση.

Αυτός ο διδασκαλικός διαφωτισμός (είτε online είτε αποδοχικός) στρέφεται προς εξουσιοδοτημένους υπεύθυνους των Επιχειρηματικών Υπηρεσιών, διευθυντές Fintech και επιβλέψεις που έχουν αποδυνάμωση σε τεχνητή νοημοσύνη και βρίσκονται εδώ και διαφωτισμό ως πώς θα μπορούσαν να εφαρμόσουν αξιόπιστα και αποτελεσματικά λύσεις AI στην εγχώρια οργάνωσή τους.

Από το τέλος αυτού του διδακτικού, οι μεμBERS θα μπορούν να:

• ΥΠΕΡΑΣΧΕΤΗΣΕΙ ΤΗΝ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ Αξία της AI στις Επιχειρηματικές υπηρεσίες.
• ΥΠΟΒΩΡΕΩΣΕΙ και ρύθμισει τους ενοχλήσεις που αφορούν στους AI μοντέλω.
• Διαπλέξει το νομοθετικό βάση για την ΑΙ στη Βιομηχανία.
• Σχεδιάσει πλήρους AI κυβέρνησης και εφαρμογών πλαίσια.

Σχέδιο του Μαθήματος

• Δεξιόμερη διάλεξη και συζήτηση.
• Ανάλυση περιπτώσεων περίπτωσης και ομαδικές ασκήσεις.
• Προσφορά ηθικών πλαισίων σε πραγματικό περιβάλλον για υπηρεσίες.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αίτησε κυρώσει προσαρμογές σε αυτό το μάθημα, ζητήστε μας για ρύθμιση.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια δυναμική σειρά τεχνικών που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη νοημόνων εμπορικών συστημάτων που αναλύουν τα δεδομένα της αγοράς, κάνουν προβλέψεις και εκτελούν στρατηγικές αυτόνομα.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του οικονομικού τομέα με διάδραση, που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης στο εμπόριο και τη διαχείριση ακτίβων, με εστίαση στη γέννηση προφανών, τη βελτιστοποίηση πορτφολιών και τους αλγοριθμικούς χαρακτήρες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στις σύγχρονες οικονομικές αγορές.
• Να χρησιμοποιήσουν το Python για να κατασκευάζουν και αναδιαμορφώνουν αλγοριθμικές εμπορικές στρατηγικές.
• Να εφαρμόσουν υπερβλέποντα και μη-υπερβλέποντα μοντέλα μάθησης σε οικονομικά δεδομένα.
• Να βελτιστοποιούν πορτφόλια χρησιμοποιώντας τεχνικές στην τεχνητή νοημοσύνη.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές εξάσκησεις και πρακτική ασκήσεις.
• Χειρονομία σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε την οργάνωσή σας.

Αυτό το εργασιακό δίδασκε μέσω διδάσκοντας (online ή σε πρόσθετη υπηρεσία) στο Ελλάδα είναι κατευθυνόμενο προς φιλοξενιακούς επαγγελματίες που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να απλοποιήσουν τις διαδικασίες τους και να βελτιώσουν τις ικανότητές τους σε ανάλυση και εκπομπή δεδομένων.

Μέχρι το τέλος της εξαγωγής, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Συνέντευξε τη βασική λογική του ChatGPT και πώς λειτουργεί.
• Χρησιμοποιήστε το ChatGPT για να αυτοματοποιήσετε φιλοξενιακά έργα, όπως εισαγωγή δεδομένων και παραγωγή εκθέσεων.
• Αναλύστε φιλοξενιακά δεδομένα με το ChatGPT για να πάρετε επίλυση και να λαμβάνετε ενημερωμένα απόφασης.
• Αναπτύξτε προσαρμοσμένους μοντέλους ChatGPT για ειδικά φιλοξενιακά περιπτώσεις.

Η Γενέσιμη ΤΕΧΝ (Generative AI) είναι μια κλάση τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο ή προβλέψεις από υφιστάμενα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των Μεγάλων Μοdelών Γλώσσας (LLMs) και των Γενετικών Αντίθεσης Δικτύων (GANs).

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοποιητικών υπηρεσιών με προηγμένο επίπεδο από το αρχικό έως το διάμεσο, που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη γενέσιμη για πρόβλεψη, ανίχνευση απάτης και υπακοή στις οικονομικές υπηρεσίες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές πίσω από τα μοντέλα γενέσιμης ΤΕΧΝ.
• Να εφαρμόζουν LLMs και GANs σε χρήσεις όπως η ανίχνευση απάτης και η δημιουργία πολυπλοκών δεδομένων.
• Να σχεδιάζουν αποτελεσματικά προβλήματα για τη υποστήριξη της πρόβλεψης και της ημερολόγιου.
• Να αξιολογούν ηθικά και ρυθμιστικά στοιχεία στις εφαρμογές της γενέσιμης ΤΕΧΝ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικό εκπαιδευτικό υλικό.
• Χειρονομία σε ζωντανό περιβάλλον εργαστήριου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταχωρήσετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαρμογών LLM με δομή γράφου, που υποστηρίζουν σχεδιασμό, θάλαμη, χρήση εργαλείων, μνήμη και διαχειριστή έκτελησης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές, μηχανικούς υποδοχής και εργαζόμενους με δεδομένα που θέλουν να σχεδιάσουν και να κτίσουν αξιόπιστα, πολύβημα LLM workflows χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν κλειδί προσωπικότητες του LangGraph (μόνια, αυτούς, κατάσταση) και όταν να τα χρησιμοποιήσουν.
• Κατασκευάσουν πλέξεις ενδιαφέρον που έχουν θάλαμη, φωνούν τα εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
• Ολοκληρώσουν ανάκτηση και εξωτερικές API στα workflows γράφου.
• Να δοκιμάζουν, να ψάχνουν παρατυπώσεις και να εξετάζουν τις εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικός διάλογος και ευνοϊκή συζήτηση.
• Οδηγούμενα μαθήματα και περιήγηση κώδικα σε ένα χώρο sandbox.
• Ασκήσεις εν τάξει βάση σε υποθέτικους χαρακτήρες για σχεδιασμό, δοκιμασία και εξέταση.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
• Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
• Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
• Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
• Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο ανάπτυξης διαδοχικών, πολλαπλών ρόλων LLM εφαρμογών ως συνθετικά γράφημα με αναδρομική κατάσταση και ακριβή έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτή η διδακτική, ζωντανή κατάρτιση (online ή σε τοπικό επίπεδο) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίους μεσαίου ρεύματος έως προχωρημένου επιπέδου, που επιθυμούν να σχεδιάζουν, υλοποιούν και λειτουργίζουν λύσεις LangGraph με βάση το δίκαιο, που περιλαμβάνουν τα απαραίτητα έλεγχοι συμμόρφωσης, αναδρομικότητας και διαχείρισης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν εργασιοδοτικές αναθέσεις LangGraph που διατηρούν την αναδρομικότητα και τη συμμόρφωση.
• Ενσωμάτωνει νομικές οντολογίες και πρότυπα έγγραφων στην κατάσταση του γράφου και την εξεργασία.
• Υλοποιούν φυλακές, έγκρισεις με ανθρώπινη συμμετοχή και αναδρομικά διαδρομές λήψης αποφάσεων.
• Εγκαθίσταν, επιβλέπουν και διατηρούν υπηρεσίες LangGraph σε παραγωγή με αναδρομικότητα και έλεγχο κόστους.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτικές εξασκήσεις.
• Εφαρμογή χειρονομή του μαθητή σε διαδραστικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτόν τον κουρσ, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
• Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
• Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.

Σχέδιο εκπαίδευσης

• Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
• Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.

Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα

• Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο χορεύτριας βασισμένο σε γράφους που επιτρέπει τη δημιουργία υποθετικών, πολυβήματων οπτικοσυσχετισμών LLM και εργαλείων, ιδανικό για την αυτομάτο διαχείριση και προσαρμογή πιπερίδων περιεχομένου.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση δάσκαλου (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου marketers, content strategists και automation developers που επιθυμούν να υλοποιήσουν δυναμικά, επιλογικά email campaigns και pipelines γενίκευσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάσουν περιεχόμενα και workflows email βασισμένα σε γράφους με υποθετική λογική.
• Να ταιριάζουν LLMs, APIs και πηγές δεδομένων για αυτόματη προσαρμογή.
• Να διαχειρίζονται το κράτος, τη μνήμη και το πλαίσιο σε πολυβήματες εκστρατείες.
• Να αξιολογούν, να εποπτεύουν και να βελτιώνουν την απόδοση workflow και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλεξείς και ομαδικά συζητήματα.
• Πρακτικά εργαστήρια υλοποίησης workflows email και pipelines περιεχομένου.
• Ασκήσεις με σενάρια για προσωποποίηση, τομές και υποθετική λογική.

Ευελιξία Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατυπώσεις.

Machine Learning είναι ένα υποτμήμα της Τεχνητής Νοημοσύνης που συγκεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που μάθουν από δεδομένα και κάνουν προβλήματα ή αποφάσεις χωρίς να είναι εκ των προτέρων προγραμματισμένα.

Αυτή η διαδικτύουδες (online) ή αποκλειστικά καθοδήγηση (onsite), είναι στοχευμένη σε διαστασιακούς φοιτητές-φενής της χρηματικής βιομηχανίας που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και AI σε πραγματικούς περίπτεσεις όπως η ανίχνευση πλagiών, το αξιολόγηση χρέους και το ντελφ-μονελάριο.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποίηση των βασικών μηχανικής μάθησης συνόλων αξίων που είναι συναφείς με τη χρηματοδότηση.
• Εφαρμογή για συνεχές και μη διεθέσιμων μάθησης αλγορίθμων σε χρηματικές δεδομένων προβλήματα.
• Δημιουργώ και εκτιμώ πρόσθετα μοντέλα για χρέους κίνδυνο, ανίχνευση πλagiών, και ανάλυση αγοράς.
• Χρήση Python και scikit-learn για να εκτελέσουμε μηχανικών περίπτεσεις περίγραφο.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά τέχνες και πρακτική.
• Εμπειρία σε ζωντανό λειτουργία αυτο-πραξικών περιβάλλον.

Προσαρμοστικές Επιλογές Εκπαίδευσης

• Για να αναζητήσετε μια προσαρμοστικό εκπαιδεύτη για αυτή την ημερίδα, καλέστε μας να σχεδιάσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (μέσω διαδικτύου ή σε υποψήφια τόπο) είναι σχεδιασμένη για επιπέδου μέσου επίπεδου φορείς πληρωμών, αναλυτές δεδομένων, διαχειριστές κινδύνου και μηχανικοί συστημάτων AI που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη διαφορετικό-μορφης AI για ανάλυση κινδύνου και ανίχνευση παραβιάσεων.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαλήψουν πώς χρησιμοποιείται η διαφορετικό-μορφης AI στη διαχείριση κινδύνων των φορέων πληρωμών.
• Αναλύζουν δεδομένα γραμμένα και ανυπόστιγμενα των φορέων πληρωμών για την ανίχνευση παραβιάσεων.
• Αναπτύσσουν μοντέλα AI για τη εντοπισμό ανωμαλιών και αμφίβολων δράσεων.
• Χρησιμοποιούν NLP και υπολογιστική οπτική για την ανάλυση δεδομένων των φορέων πληρωμών.
• Αναπτύσσουν AI-βασικά μοντέλα ανίχνευσης παραβιάσεων σε πραγματικά φορές των φορέων πληρωμών.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται με διαδικτυακά ή σε τόπους (online or onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες και προγραμματιστές χρηματοδοτικών τεχνολογιών με διάθεση σε επίπεδο διάστημα, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές prompt engineering με χρήση ΤΕΧΝ (Τεχνητή Νοητική) για να ενισχύσουν την χρηματοδοτική ανάλυση, διαχείριση κινδύνων και λήψη αποφάσεων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά πρωτότυπα της prompt engineering σε χρηματοδοτικές εφαρμογές.
• Να αξιοποιήσουν μοντέλα ΤΕΧΝ για χρηματοδοτικό προβλεψιμό και ανάλυση φιλοδοξίας της αγοράς.
• Να αυτοματοποιήσουν χρηματοδοτικές αναφορές και εξαγωγή δεδομένων με τη χρήση prompts ΤΕΧΝ.
• Να αναπτύξουν μοντέλα εκτίμησης κινδύνων οδηγούμενα από ΤΕΧΝ μέσω βελτιωμένων prompts.
• Να διασφαλίσουν τη συμμόρφωση και ηθικές υποθέσεις κατά την χρήση ΤΕΧΝ στον τομέα των χρηματοδοτικών.