Εφαρμογές Ollama στα Χρηματοοικονομικά Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα, αναλυτές κινδύνου και μηχανικούς Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αναπτύξουν και να θέσουν σε εφαρμογή λύσεις βασισμένες στην ΤΝ για χρηματοοικονομική αυτοματοποίηση και ανίχνευση απάτης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον ρόλο της ΤΝ στη χρηματοοικονομική αυτοματοποίηση και την ανίχνευση απάτης.
• Δημιουργούν μοντέλα ΤΝ για τον εντοπισμό ύποπτων συναλλαγών.
• Αξιοποιούν τη μηχανική μάθηση για την αξιολόγηση κινδύνου σε πραγματικό χρόνο.
• Θέτουν σε λειτουργία συστήματα χρηματοοικονομικής παρακολούθησης με υποστήριξη ΤΝ.

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα αξιολογούν την πιστοληπτική ικανότητα, τιμολογούν τον κίνδυνο και βελτιστοποιούν τις αποφάσεις δανειοδότησης.

Αυτή η με την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τα μοντέλα πιστοληπτικής βαθμολόγησης, να διαχειριστούν τον κίνδυνο πιο αποτελεσματικά και να βελτιώσουν τις λειτουργίες δανειοδότησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στην πιστοληπτική βαθμολόγηση και την πρόβλεψη κινδύνου.
• Να δημιουργούν και να αξιολογούν μοντέλα πιστοληπτικής βαθμολόγησης χρησιμοποιώντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.
• Να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα των μοντέλων για κανονιστική συμμόρφωση και διαφάνεια.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της ασφάλισης, της έγκρισης δανείων και της διαχείρισης χαρτοφυλακίου.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια τεχνολογία που επιτρέπει την ανάπτυξη ψηφιακών προϊόντων με προηγμένες δυνατότητες βασισμένες σε δεδομένα και εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), σε συνδυασμό με ασύγχρονες δραστηριότητες και δια ζώσης εργαστήρια, απευθύνεται σε επαγγελματίες τραπεζικού τομέα μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αναπτύξουν και να παραδώσουν αποτελεσματικά ψηφιακά προϊόντα βασισμένα στην ΤΝ.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εντοπίζουν τις ανάγκες των πελατών και να ορίζουν ένα σαφές όραμα προϊόντος.
• Να εφαρμόζουν τεχνολογίες ΤΝ για τη βελτίωση των ψηφιακών τραπεζικών προϊόντων.
• Να χρησιμοποιούν ευέλικτες μεθόδους και μεθόδους σχεδιαστικής σκέψης για τη δημιουργία λύσεων επικεντρωμένων στον χρήστη.
• Να μετρούν, να επαναλαμβάνουν και να βελτιστοποιούν την απόδοση του προϊόντος για διαρκή αξία.

Μορφή του Μαθήματος

• 50% σύγχρονες συνεδρίες (εικονικές ή δια ζώσης).
• 25% ασύγχρονες δραστηριότητες (βίντεο, αναγνώσματα, φόρουμ).
• 25% δια ζώσης πρακτικό εργαστήριο με μελέτες περιπτώσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα ανιχνεύουν την απάτη και καταπολεμούν το ξέπλυμα χρήματος, μέσω της ευφυούς ανάλυσης τεράστιων συνόλων δεδομένων συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση (είτε διαδικτυακά είτε δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση και την ενίσχυση των διαδικασιών ανίχνευσης οικονομικού εγκλήματος, παρακολούθησης συμμόρφωσης και λειτουργικής διακυβέρνησης.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην ανίχνευση απάτης και την παρακολούθηση AML.
• Σχεδιάζουν και υλοποιούν μοντέλα ανίχνευσης ανωμαλιών και βαθμολόγησης συναλλαγών.
• Αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη βασισμένη σε γράφους για την ανίχνευση κινδύνων σε δίκτυα.
• Διασφαλίζουν την ηθική, εξηγήσιμη και σύμφωνη με τους κανονισμούς ανάπτυξη μοντέλων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη στις Χρηματοοικονομικές Υπηρεσίες αποτελεί έναν στρατηγικό καταλύτη για τη μείωση του κινδύνου, την εμπειρία του πελάτη και την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή διά ζώσης) απευθύνεται σε στελέχη χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, διαχειριστές fintech και υπεύθυνους συμμόρφωσης με περιορισμένη προηγούμενη έκθεση στην τεχνητή νοημοσύνη που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να υλοποιήσουν υπεύθυνα και αποτελεσματικά λύσεις ΤΝ στους οργανισμούς τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τη στρατηγική αξία της ΤΝ στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Εντοπίζουν και μετριάζουν τους ηθικούς κινδύνους που σχετίζονται με τα μοντέλα ΤΝ.
• Περιηγούνται στο κανονιστικό τοπίο για την ΤΝ στα χρηματοοικονομικά.
• Σχεδιάζουν υπεύθυνα πλαίσια διακυβέρνησης και υλοποίησης της ΤΝ.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ανάλυση περιπτώσεων μελέτης και ομαδικές ασκήσεις.
• Εφαρμογή ηθικών πλαισίων σε ρεαλιστικά χρηματοοικονομικά σενάρια.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η ΤΝ μετασχηματίζει τον FinTech επιτρέποντας έξυπνο αυτοματισμό, υπερ-προσωποποίηση και ασφαλείς χρηματοοικονομικές υπηρεσίες σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή και ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες του FinTech από αρχάριο έως μεσαίο επίπεδο που επιθυμούν να εξερευνήσουν τη σύγκλιση της ΤΝ, των APIs και των καινοτομιών του Open Banking για τον σχεδιασμό χρηματοοικονομικών προϊόντων επόμενης γενιάς.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν πώς εφαρμόζεται η ΤΝ και η μηχανική μάθηση σε διάφορες περιπτώσεις χρήσης του FinTech.
• Αξιοποιούν τα APIs του Open Banking και τη συγκέντρωση δεδομένων για καινοτομία προϊόντων.
• Σχεδιάζουν λειτουργίες βασισμένες στην ΤΝ για ψηφιακά πορτοφόλια, neobanks και χρηματοοικονομικούς βοηθούς.
• Ευθυγραμμίζουν την καινοτομία με ρυθμιστικά, ηθικά και ζητήματα ασφάλειας.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου με πραγματικά δεδομένα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το AI στις Χρηματοοικονομικές Υπηρεσίες μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο τα ιδρύματα διαχειρίζονται τον κίνδυνο, τη στρατηγική, τη συμμόρφωση και την εμπειρία του πελάτη.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες της χρηματοοικονομικής και της τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς το AI επηρεάζει τη στρατηγική, την ηθική και τη ρύθμιση στον χρηματοοικονομικό τομέα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις στρατηγικές εφαρμογές του AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
• Να αξιολογούν τις ηθικές και ρυθμιστικές επιπτώσεις της υιοθέτησης του AI.
• Να αναπτύσσουν πλαίσια για υπεύθυνη διακυβέρνηση και εποπτεία του AI.
• Να ευθυγραμμίζουν τις στρατηγικές AI με τους οργανωτικούς στόχους και τις απαιτήσεις συμμόρφωσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Μελέτες περιπτώσεων και ομαδικές ασκήσεις.
• Πρακτική ανάλυση πραγματικών ρυθμιστικών πλαισίων του AI.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό σύνολο τεχνικών που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη ευφυών συστημάτων συναλλαγών που αναλύουν δεδομένα αγοράς, κάνουν προβλέψεις και εκτελούν στρατηγικές αυτόνομα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (online ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα με μεσαίο επίπεδο γνώσεων που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης στις συναλλαγές και τη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων, εστιάζοντας στη δημιουργία σημάτων, τη βελτιστοποίηση χαρτοφυλακίου και τις αλγοριθμικές στρατηγικές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τον ρόλο της Τεχνητής Νοημοσύνης στις σύγχρονες χρηματοπιστωτικές αγορές.
• Χρησιμοποιήσουν Python για την κατασκευή και τον αναδρομικό έλεγχο (backtesting) αλγοριθμικών στρατηγικών συναλλαγών.
• Εφαρμόσουν μοντέλα εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης σε χρηματοοικονομικά δεδομένα.
• Βελτιστοποιήσουν χαρτοφυλάκια χρησιμοποιώντας τεχνικές βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές εξατομίκευσης του μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η AI μετασχηματίζει το WealthTech επιτρέποντας εξαιρετικά εξατομικευμένες χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, ευφυείς συμβουλευτικές πλατφόρμες και βελτιωμένες εμπειρίες χρηστών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε εγκαταστάσεις) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών και τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αξιολογήσουν ή να εφαρμόσουν λύσεις βασισμένες σε AI για εξατομικευμένη διαχείριση πλούτου και υπηρεσίες robo-advisory.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν πώς εφαρμόζεται η AI στη διαχείριση πλούτου και σε ψηφιακές συμβουλευτικές πλατφόρμες.
• Σχεδιάζουν ευφυή συστήματα για εξατομικευμένες προτάσεις χαρτοφυλακίου.
• Ενσωματώνουν δεδομένα συμπεριφορικής χρηματοοικονομικής και προτιμήσεις στους συμβουλευτικούς αλγορίθμους.
• Αξιολογούν δεοντολογικά και ρυθμιστικά ζητήματα στην αυτοματοποιημένη επενδυτική συμβουλή.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη εισάγει νέα επίπεδα αποτελεσματικότητας και ευφυΐας στον τρόπο με τον οποίο οι επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα αναλύουν και αναφέρουν την απόδοση της επιχείρησης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στις ροές εργασίας των χρηματοοικονομικών καταστάσεων για να βελτιώσουν την ακρίβεια, να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες και να αποκτήσουν προοπτικές πληροφορίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αυτοματοποιούν την εξαγωγή δεδομένων από χρηματοοικονομικά έγγραφα χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανάλυση τάσεων και ανωμαλιών στις χρηματοοικονομικές καταστάσεις.
• Χρησιμοποιούν γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να βοηθήσουν σε σχολιασμό διακυμάνσεων, αφηγηματικές αναφορές και προσομοίωση σεναρίων.
• Ερμηνεύουν υπεύθυνα τα αποτελέσματα που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο της χρηματοοικονομικής αναφοράς και προγραμματισμού.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας τους και να ενισχύσουν τις δυνατότητές τους στην ανάλυση δεδομένων και την υποβολή αναφορών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τα βασικά του ChatGPT και τον τρόπο λειτουργίας του.
• Να χρησιμοποιούν το ChatGPT για την αυτοματοποίηση χρηματοοικονομικών εργασιών, όπως η καταχώριση δεδομένων και η δημιουργία αναφορών.
• Να αναλύουν χρηματοοικονομικά δεδομένα με το ChatGPT για την εξαγωγή πληροφοριών και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.
• Να αναπτύσσουν προσαρμοσμένα μοντέλα ChatGPT για συγκεκριμένες χρηματοοικονομικές περιπτώσεις χρήσης.

Το Copilot για το Microsoft 365 είναι ένας βοηθός με τεχνητή νοημοσύνη που ενσωματώνεται στις εφαρμογές του Microsoft Office για να βοηθήσει τους επαγγελματίες χρηματοοικονομικών και λογιστικής να αυξήσουν την παραγωγικότητα, να βελτιστοποιήσουν την υποβολή εκθέσεων και να υποστηρίξουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών και λογιστικής με περιορισμένη εμπειρία στην AI, που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Microsoft Copilot για να βελτιώσουν την ακρίβεια, την αποδοτικότητα και την εποπτεία στις οικονομικές εργασίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να δημιουργούν γρήγορα και με ακρίβεια οικονομικές εκθέσεις χρησιμοποιώντας το Copilot.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες λογιστικές εργασίες και εισαγωγή δεδομένων.
• Να παράγουν οικονομικές περιλήψεις και προβλέψεις με τη βοήθεια της AI.
• Να χρησιμοποιούν προτροπές σε φυσική γλώσσα για να εξάγουν πληροφορίες από μεγάλα οικονομικά σύνολα δεδομένων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Πρακτική υλοποίηση σε πραγματικό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια κατηγορία τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία νέου περιεχομένου ή προβλέψεων από υπάρχοντα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs) και των Γεννητικών Αντιπαραθετικών Δικτύων (GANs).

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα με αρχικό έως μεσαίο επίπεδο γνώσεων, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν την παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη για προβλέψεις, ανίχνευση ανωμαλιών και συμμόρφωση στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες πίσω από τα μοντέλα παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Εφαρμόζουν LLMs και GANs σε σενάρια χρήσης όπως η ανίχνευση απάτης και η παραγωγή συνθετικών δεδομένων.
• Σχεδιάζουν αποτελεσματικές προτροπές για την υποστήριξη χρηματοοικονομικών προβλέψεων και αναφορών.
• Αξιολογούν τις ηθικές και κανονιστικές παραμέτρους κατά την εφαρμογή της παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το σεμινάριο, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με κατάσταση (stateful) και πολλαπλούς δρώντες, ως συνθέσιμοι γράφοι με μόνιμη κατάσταση και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να λειτουργήσουν λύσεις χρηματοοικονομικών βασισμένες στο LangGraph, με κατάλληλη διακυβέρνηση, παρατηρησιμότητα και συμμόρφωση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν ροές εργασίας LangGraph ειδικές για τα χρηματοοικονομικά, ευθυγραμμισμένες με κανονιστικές και ελεγκτικές απαιτήσεις.
• Ενσωματώνουν πρότυπα χρηματοοικονομικών δεδομένων και οντολογίες στην κατάσταση του γράφου και στα εργαλεία.
• Υλοποιούν ελέγχους αξιοπιστίας, ασφάλειας και ανθρώπινης παρέμβασης (human-in-the-loop) για κρίσιμες διαδικασίες.
• Αναπτύσσουν, παρακολουθούν και βελτιστοποιούν συστήματα LangGraph για απόδοση, κόστος και SLAs.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης που επικεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων που μαθαίνουν από δεδομένα και πραγματοποιούν προβλέψεις ή λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικά προβλήματα όπως η ανίχνευση απάτης, η πιστοληπτική αξιολόγηση και η μοντελοποίηση κινδύνου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις βασικές έννοιες μηχανικής μάθησης που σχετίζονται με τα χρηματοοικονομικά.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης σε χρηματοοικονομικά σύνολα δεδομένων.
• Δημιουργήσουν και να αξιολογήσουν προγνωστικά μοντέλα για πιστωτικό κίνδυνο, ανίχνευση απάτης και ανάλυση αγοράς.
• Χρησιμοποιήσουν Python και scikit-learn για την υλοποίηση pipelines μηχανικής μάθησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.