Εκπαίδευση AI for Finance στην Ελλάδα

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 Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια τεχνολογία που επιτρέπει την ανάπτυξη διαδικτυακών προϊόντων με προηγμένες δυνατότητες σύνδεσης με κεφάλαια πληροφοριών και προσωπικοποιημένες εμπειρίες χρήστη.

Αυτό το διδασκαλία με οδηγό (διαπειραματικά ή προσωπικά) συνδυάζεται με ασύχνονους δρόμους εργασίας και προσωπικές εργασίες, προσβλέπον σε ιδρυτικά επίπεδα επιχειρηματικά μεσοθύλια του νομοθετικού τομέα που επιθυμούν να σχεδιάζουν, αναπτύσσουν και παρέχουν αποτελεσματικά προϊόντα με ΤΝ.

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

• Αναγνωρίζουν τις ανάγκες των πελατών και ορίζουν μια σαφή υπόθεση προϊόντος.
• Εφαρμόζουν τεχνολογίες ΤΝ για να ενισχύσουν τα διαδικτυακά προϊόντα της τράπεζας.
• Χρησιμοποιούν μέθοδους αγίλ και σχεδιασμού σκέψης για να δημιουργήσουν λύσεις που εστιάζουν στον χρήστη.
• Αξιολογούν, ιτεροποιούν και βελτιώνουν την απόδοση των προϊόντων για διαμορφωμένη αξία.

Σχήμα της Εκπαιδευτικής Δράσης

• 50% συγχρόνων κλάσεων (διαπειραματικά ή προσωπικά).
• 25% ασύχνονων δραστηριοτήτων (βίντεο, αναγνώσεις, φόρουμ).
• 25% προσωπικά εργαστηριακές δραστηριότητες με περιπτώσεις συμβατικής κλίμακας.

Πιθανοί Προσαρμοσμένοι Διδασκαλικοί Τύποι

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κλάσι, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τον διοργανωτικό σχεδιασμό.

Το Copilot για το Microsoft 365 είναι ένας υπηρέτης που κατευθύνεται από τεχνητή νοημοσύνη, που ενσωματώνεται σε Microsoft Office εφαρμογές για να βοηθήσει τους επαγγελματίες του κλάδου πληρωμών και λογιστικής να αυξήσουν την απόδοσή τους, να επεξεργαστούν τα εκθέσεις με πιο λεπτομερή τρόπο και να υποστηρίξουν τις αποφάσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκων (διαδικτύου ή σε υπόλοιπο χώρο) είναι προσανατολισμένη σε επαγγελματίες του κλάδου πληρωμών και λογιστικής με όρια εμπειρίας με τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίοι θέλουν να αξιοποιήσουν το Copilot Microsoft για να βελτιώσουν την ακρίβεια, την αποδοχή και την εμπιστοσύνη στις λογιστικές εργασίες.

Ταξιδιώντας μέσα από αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσετε λογιστικά εκθέσεις γρήγορα και ακριβώς χρησιμοποιώντας το Copilot.
• Αυτοματοποιήστε επαναλαμβανόμενα λογιστικά και σημειωτικά δραστηριότητες.
• Δημιουργήστε λογιστικές περιλήψεις και προβλέψεις με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιήστε φυσικά λεξικά εντολές για να αναγνωρίσετε διάφορες μορφές σταδίου από μεγάλες λογιστικές βάσεις δεδομένων.

Σχήμα της εκπαιδευτικής έκθεσης

• Διάλογος και διαφωνία.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή σε μια περιβάλλοντα του live-lab.

Προσαρμογές της εκπαιδευτικής έκθεσης

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

Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) προσάγει νέους επίπεδους αποδοτικότητας και λογικότητας στο τρόπο με τον οποίο οι ειδικοί των επιχειρήσεων αναλύουν και εκθέτουν την επιχειρηματική περформάνς.

Αυτή η εκπαίδευση υπό διδάσκων (online ή σε περιοχή) στοχεύει σε μέσου επιπέδου ειδικούς του τομέα, οι οποίοι θέλουν να αναπτύξουν AI εργαλεία στη διαδικασία των οικονομικών και λογιστικών εκθέσεων για να βελτιώσουν την ακρίβεια, να υπηρετήσουν αυτόματα επανεμφανιζόμενες δράσεις και να παρέχουν προοδευτικές συνειδητοποιήσεις.

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

• Αυτοματοποιήσουν την αφαιρετική δεδομένων από οικονομικά έγγραφα χρησιμοποιώντας AI εργαλεία.
• Εφαρμόσουν μοντέλα machine learning για να αναλύσουν τάσεις και παράξενα στοιχεία στις λογιστικές εκθέσεις.
• Χρησιμοποιήσουν γενικευμένη AI για να υποστηρίξουν τη διάθεση σχολιασμών παραδοχής, εκθέσεων λόγω και μοντελοποίησης περιστασιακών.
• Ερμηνεύουν αξιόπιστα τα αποτελέσματα της AI στο πλαίσιο των λογιστικών εκθέσεων και προγραμμάτων.

Μορφή της Μάθησης

• Διεξοδικό διάλογο και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικές μαθήσεις.
• Διεξοδική εφαρμογή σε ένα περιβάλλον live-lab.

Προτάσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσανατολισμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσό, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχολιάσετε.

Η WrenAI παρέχει στους τμήματα χρηματοοικονομικών τη δυνατότητα να κατασκευάζουν μοντέλα KPI, να ενσωματώνουν πρότυπα μέτρησης και να σχεδιάζουν διαφανή τύμπα (dashboards) που συμβαδίζουν με τα νομοθετικά απαιτήματα και τις ελεγχόμενες πρακτικές.

Αυτή η διδασκαλία, με υποδοχέα (live) (διαδικτύου ή σε χώρο), είναι προσανατολισμένη για ειδικούς τμήματος χρηματοοικονομικών από μεσαίου επιπέδου και πάνω, οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη WrenAI για την ανάπτυξη συμβαδίζουσων μοντέλων δεδομένων και διαφανών τύμπων (dashboards) που υποστηρίζουν τις απόψεις λήψης αποφάσεων και τη διαχείριση του κινδύνου.

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

• Μοντελογούν χρηματοοικονομικά KPI και μέτρηση στη WrenAI.
• Κατασκευάζουν διαφανή τύμπα (dashboards) που αντιστοιχούν στα νομοθετικά και ελέγχοι.
• Ενσωματώνουν τη WrenAI με πηγές χρηματοοικονομικών δεδομένων για σχετικά ηλικιωμένα και επίσημα αναφορές (real-time reporting).
• Εφαρμόζουν τις καλύτερες πρακτικές για χρηματοοικονομική ανάλυση και έλεγχο του κινδύνου.

Στοιχεία περιεχομένου της διδασκαλίας

• Πινακίδες και συζήτηση.
• Εξάσκηση εργαλείων με χρηματοοικονομικές αναφορές δεδομένων (financial data models).
• Σχεδιάστηκαν πρακτικά μπουκέλι για τη σχεδιαστική και διαφανή έγγραφο είσοδος (compliance reporting).

Προθέσμεις προσαρμογής της διδασκαλίας

• Για ζητήματα μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την κατεύθυνση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

WrenAI για Χρηματοοικονομική Ανάλυση: Μοντέλα KPI και Διαφανείς Τύμπα (Regulatory-Aware Dashboards) Συνειδητότητα χρηματοοικονομικής αναφοράς και KPIs Δημιουργία με δεδομένα ήλικιωμένα ή BI εργαλεία Γνώση των νομικά πρότυπων στα χρηματοοικονομικά Εκδοχή Τεύχη τμήματος χρηματοοικονομικών αναλύσεων FP και A ειδικοί Αναλυτές κινδύνου Εισαγωγή στη WrenAI για χρηματοοικονομική ανάλυση Σημαντικές λειτουργίες και πλεονεκτήματα για τα επιχειρηματικά τμήματα Πρόσβαση σε παραδείγματα χρησιμοποίησης για χρηματοοικονομικά Χρηματοοικονομική Μοντέλωση Δεδομένων στη WrenAI Ορισμός KPIs για χρηματοοικονομική παραγωγικότητα Διευθετημένα μέτρηση για FP και A και ανάλυση κινδύνου Διαχείριση πηγών χρηματοοικονομικών δεδομένων Νομοθετικά και ελεγχόμενα στοιχεία Πλαίσια προσυπογραφής χρηματοοικονομικής αναφοράς Διαβόητο σχεδιαστικές δίληθες για είσοδος (audit-friendly dashboard design) Βεβαιώνοντας την αξιοπιστία και την προέλευση των δεδομένων Διαθετότητα Διαφανών Τύμπων (Regulatory-Aware Dashboards) Κατασκευή διαφανών τύμπων για διαχείριση κινδύνου Ενσωμάτωση προσυπογραφών ελέγχων και αναφορών Ρόλοι χρήστη και ορίζουσα πρόσβασης σε διαφανά τύμπα (dashboards) για χρηματοοικονομικά Ενσωμάτωση με Συστήματα Χρηματοοικονομικών Προσόδιες στη WrenAI από ERP και λογιστικές πλατφόρμες Επίσημα χρηματοοικονομική αναφορά δεδομένων Διαχείριση κυκλών ενημέρωσης Προόδους KPI Modeling Βασική προσέγγιση χρηματοοικονομικής μοντέλωσης Πρόβλεψη με AI-προώθηση μέτρηση Εξετάζοντας και ευελιξία προς κινδύνου Επίβλεψη και Διοίκηση Σημειωτέον ακολουθώντας τη χρήση και είσοδος γραμμάτων (audit logs) Ελέγχοι διαφανό πολιτική Καλύτερες πρακτικές της διοίκησης χρηματοοικονομικής ανάλυσης Περαιτέρω μελέτη WrenAI για Χρηματοοικονομική Ανάλυση Διαφανή αναφορά βοηθόμενη από AI Σύγχρονα νομοθετικά απαιτήματα Προέλευση χρηματοοικονομικών παραδείγματα για τη WrenAI Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μεταβιώνει το FinTech επιτρέποντας την εγκλινόμενη αυτομάτωση, την υπερπροσωπικοποίηση και τις ασφαλείς διαδραστικές χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

Αυτός ο εξειδικευμένος διδάσκων (ζωντανό διαδικτύου ή σε προσωπική παρουσία) κατευθύνεται σε επαγγελματίες FinTech επιπέδου μαθητή ως επίπεδο μεσαίων που θέλουν να διερευνήσουν τη σύγχυση της AI, APIs και Open Banking για να σχεδιάσουν επόμενες γενιές χρηματοοικονομικών προϊόντων.

Τέλος αυτή την κατάσχεση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιᾶσου πώς εφαρμόζεται AI και machine learning (μηχανήματα μάθησης) σε περιπτώσεις χρήσης FinTech.
• Χρησιμοποιεί τις Open Banking APIs και την αξιολόγηση δεδομένων για προϊόντα επανάσχεση.
• Σχεδιάζει χαρακτηριστικά AI-βασισμένα για διαυτοματισμένους ταμεία, neobanks και υπηρεσίες βοήθησης.
• Εναρμόνιζε επανάσχεση με λογικές, ηθικές και ασφαλιστικές σκέψεις.

Σχήμα του Καθώδυνου

• Διαλογικό δίδασκω και συζήτηση.
• Πολλά πράξεις και πρακτικές.
• Ζωντανή εφαρμογή σε περιβάλλον live-lab (ζωντανό λάβ).

Επιλογές Προσαρμογής του Καθώδυνου

• Για μία προσαρμοστεμένη εκπαίδευση για αυτό το καθώδυνο, κάνετε σύνδεση μαζί μας να προγραμματίσετε.

Τα τεχνητή νοημοσύνη (AI) μεταρρίπτουν πώς τα χρηματοοικονομικά ιδρύματα ανιχνεύουν και εμπόδιζουν τη διαφθορά μέσω της αλυσιβίαστης, ρεαλ-τайμ μελέτης μεγάλων συνολών συναλλαγών.

Αυτή η εκπαιδεύση από καθηγητή (προσωπικά ή διαδικτύου) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για τη αυτοματοποίηση και βελτίωση στην ανίχνευση ποινικών εγκλημάτων, οδηγίες γραμμής και διαχείριση των λειτουργικών μέσων.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τις περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην ανίχνευση διαφθοράς και έλεγχο AML.
• Διαμορφώσουν και εφαρμόσουν μοντέλα για ανίχνευση άνομων πράξεων και βαθμολόγηση συναλλαγών.
• Προσφέρουν τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης με βάση γραφικό συστήμα για ανίχνευση κινδύνου δικτύων.
• Βεβαιώστε τον ετικό, εξηγητικό και συμμορφικό με το πράσινο νόμο ρύθμισης της διαβολής.

Σχέδιο εκπαιδευτικών μονάδων

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογή "χειρόν" σε περιβάλλον δημιουργίας εργασιών.

Προτιμώμενες Προθεσμίες Εκπαιδευτικής Διάρκειας

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

Η AI μετασχηματίζει το WealthTech επικουρώντας στην προσωπικοποιημένη υπηρεσία λειτουργιών, εξυπνισμένες πλατφόρμες δεξιάς και βελτιωμένες εμπειρίες χρηστών.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (διαπειραματική ή live online) σχεδιάζεται για επιμέσους υπεύθυνους τεχνολογίας και χρηματοοικονομικών που θέλουν να σχεδιάσουν, εvalueτείσουν ή εφαρμόσουν AI-προωθημένες λύσεις για προσωπικοποιημένη διαχείριση καταPOLYντιών και υπηρεσίες robodexia.

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

• Καταλάβουν πώς εφαρμόζεται το AI στη διαχείριση καταPOLYντιών και εξυπνισμένες πλατφόρμες χρήσης.
• Σχεδιάζουν εξυπνισμένα σύστημα για προσωπικοποιημένες προτάσεις ταμείων.
• Περιλαμβάνουν δεδομένα και προτιμήσεις χαχημείου στον υπολογισμό χρήσης.
• Εvalueτείσουν τις ανηθικές και νομικές ανησυχίες στις εγκατεστημένες υπηρεσίες χρήσης.

Σχεδιάστικο του Καθοδήγματος

• Δυναμικός δάσκαλος και συζήτηση.
• Πολύ πράξεις και εξάσκηση.
• Εμπειρία live-lab για την εφαρμογή.

Επιλογές Προσαρμογής του Καθοδήγματος

• Για να αιτηθεί μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό το καθοδείγμα, παρακαλώ συνεχίστε μας για τη διάθεση.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή αξιωματικών, πολύ-άκτορων εφαρμογών LLM ως συνθέτιμων γραφημάτων με διαδραστικό καταστήματα και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η πρόσμονη εκπαίδευση (online ή σε υπερθάλαμο) προσβάννει κατευθείαν σε επίπεδο μέσου επίπεδου έως πρόχειρο επίπεδο τεχνικούς που θέλουν να σχεδιάσουν, να ρυθμίσουν και να λειτουργήσουν LangGraph-βασικές λύσεις για την οικονομία με προσωπικό διοίκηση, παρακολούθηση και συμβάν.

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

• Σχεδιάζουν αξιωματικούς LangGraph διαδικασίες που συμβαδίζουν με τα ρυθμιστικά και ελέγχου πρότυπα.
• Ενσωματώνουν πρότυπα δεδομένων οικονομίας και όντωση στο κατάστημα γραφήματος και εργαλεία.
• Εισάγουν αξιοπιστία, ασφάλεια και έλεγχο με ανθρώπου σε δημιουργικές προцέδυρες.
• Εγκαταστήσουν, παρακολουθήσουν και οργανώσουν συστήματα LangGraph για επίδοση, έξοδα και SLAs.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογές επιχείρησης σε ένα υπερθάλαμο πειραματικό περιβάλλον.

Προαιρετικές Δυνατότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την έξιση, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για 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.

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.

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 Generative AI είναι μια κλάση τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νέου περιεχομένου ή πρόβλεψη από υπάρχουσα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των Large Language Models (LLMs) και των Generative Adversarial Networks (GANs).

Αυτή η εκπαιδευτική σύνδεση (γραμμικός διδάσκων, μέσω διαδίκτου ή επιτοπικά) προσαρμοσμένη είναι για αναφυγεινή-καθώς και μεσαία επίπεδου φινανσιακούς επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη για πρόβλεψη, αναίδη κατάχρηση ανίχνευσης και συμμόρφωση στους φινανσιακούς υπηρεσίες.

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

• Πώς λειτουργούν τα GANs: γεννήτες και διακρινόμενοι
• εφαρμογές στην παραγωγή υποθετικών δεδομένων και την απομιμήσεις απάτης
• Συλλογικό περιβάλλον μελέτης: δημιουργία πραγματικών μεταφορών δεδομένων για δοκιμή

Θεωρία της Generative AI

• Περιγραφή γενικών μοντέλων και τη σχέση τους με τη φινανσιακή
• Τύποι δημιουργικών μοντέλων: LLMs, GANs, VAEs
• Ισχυρά και αδυναμίες σε φινανσιακά πλαίσια

Πώς τα LLMs κατανοούν και δημιουργούν φινανσιακό κείμενο

• Μάθετε πώς σχεδιάζετε επισφαλή ρητώρες για πρόβλεψη και ανάλυση κινδύνου
• Περίπτωση: συνοψιμότητα φινανσιακών εκθέσεων, KYC, ανίχνευση κόκκου

Εφαρμογή Generative AI στη φινανσιακή τοποθέτηση

• Πρόβλεψη αυξημένων πολλαπλών μοντέλων LLM και ML για σειράς χρόνου
• Περίπτωση: πρόβλεψη αποδοχών χρησιμοποιώντας κεκτημένα και αθροιστικά δεδομένα

Κατανόηση των βασικών φινανσιακών και ελεγχού αποριάς κεφαλαίου κεφαλαίων

• Εμπειρία με Python περιβάλλον είναι χρήσιμη αλλά δεν είναι απαραίτητη

Ακροαστής

• Διεξαγωγές και συζητήσεις επιμέλειας.
• Πολλά τυπώματα και άσκηση
• Διαδραστική υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να αίτηση για προσαρμογημένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές fintech που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές άμεσης μηχανικής που βασίζονται σε AI για να βελτιώσουν την οικονομική ανάλυση, τη διαχείριση κινδύνου και τη λήψη αποφάσεων.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της άμεσης μηχανικής σε οικονομικές εφαρμογές.
• Αξιοποιήστε μοντέλα AI για χρηματοοικονομικές προβλέψεις και ανάλυση κλίματος αγοράς.
• Αυτοματοποιήστε τις οικονομικές αναφορές και την εξαγωγή δεδομένων χρησιμοποιώντας προτροπές AI.
• Αναπτύξτε μοντέλα αξιολόγησης κινδύνου με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη μέσω βελτιστοποιημένων προτροπών.
• Εξασφαλίστε τη συμμόρφωση και τους ηθικούς λόγους κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά.

Η Τεχνητή Διάνοια είναι μια δύναμη σύνθεσης τεχνικών που χρησιμοποιείται για να αναπτυχθούν ολόαυτες επιχειρήσεις εμπορίας που αναλύουν δεδομένα της αγοράς, κάνουν προβλέψεις και εκτελούν στρατηγικές αυτόνομα.

Αυτή η διδασκαλία υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (διαπολιτειακά ή σε προσωπική χώρα) διευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες της φινάνσες που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές AI στην εμπορία και διαχείριση αξιών, με συγκέντρωση στη γέννηση σήματος, την οριοθέτηση προϋπολογισμού και τις αλγορίθμους στρατηγικών.

Με τη λήξη αυτής της διδασκαλίας, οι μετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνιέσουν το ρόλο της AI στις σύγχρονες αγορές φινάνσες.
• Χρησιμοποιήσουν Python για να κατασκευάσουν και να προβλέψουν αλγοριθμικές στρατηγικές εμπορίας.
• Εφαρμόζουν μοντέλα εξειδίκευσης και ανεξεξειδικευμένων μάθησης σε δεδομένα φινάνσες.
• Οριοθετούν προϋπολογισμούς χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Σχήμα του Κурсού

• Δυναμική λекτική και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξη.
• Σώματος εφαρμογή σε υπόλοιπη-λειτουργία αυτόνομη περιβάλλον.

Πιθανές Αλλαγές του Καθήκοντος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσό, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για τη διάθεση.

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.

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.