Εκπαίδευση AI for Finance στην Αθήνα

O ΤΕΧΝΗΤΟΣ ΝΟΗΜΟΣ (ΑΙ) στις Χρηματοπιστωτικές Υπηρεσίες αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι ιδρυματικές δομές διαχειρίζονται το ρίσκο, τη στρατηγική, τη σύμφωνη πράξη και την εμπειρία του πελάτη.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση ενοποιημένων και ζωντανών καθηγητών (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους ειδικούς του χρηματοπιστωτικού και τεχνολογικού τομέα, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν πώς ο ΤΕΧΝΗΤΟΣ ΝΟΗΜΟΣ επηρεάζει τη στρατηγική, την εθική και την ρύθμιση στο χρηματοπιστωτικό τομέα.

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

• Κατανοήσουν τις στρατηγικές εφαρμογές του ΤΕΧΝΗΤΟΥ ΝΟΗΜΟΥ στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες.
• Αξιολογήσουν τις εθικές και νομοθετικές προεκτάσεις της υποδοχής του ΤΕΧΝΗΤΟΥ ΝΟΗΜΟΥ.
• Αναπτύξουν πλαισία για υπεύθυνη διακυβέρνηση και εποπτεία του ΤΕΧΝΗΤΟΥ ΝΟΗΜΟΥ.
• Στοχεύσουν στην συμφωνία με τις στρατηγικές και νομοθετικές απαιτήσεις των οργάνων.

Μορφή του Κλίνικου

• Αλληλεπίδραση, διάλεξη και συζήτηση.
• Σπουδή περιπτώσεων και ομαδικές ασκήσεις.
• Πρακτική ανάλυση πραγματικών νομοθετικών πλαισίων ΤΕΧΝΗΤΟΥ ΝΟΗΜΟΥ.

Επιλογές Προσαρμογής Κλίνικου

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κλίνικο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η καθοδήγηση, η οποία είναι προσωπικά διεξαγόμενη από καθηγητές (online ή on-site) στο Αθήνα, στοχεύει σε προχωρημένους επαγγελματίες του χρηματιστηρίου, αναλυτές κινδύνων και μηχανικούς ΤΝΥ που επιθυμούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν λύσεις στην οικονομική αυτομάτωση και την ανίχνευση παρανομίας.

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

• Κατανοήσουν το ρόλο της ΤΝΥ στην οικονομική αυτομάτωση και την ανίχνευση παρανομίας.
• Δημιουργήσουν μοντέλα ΤΝΥ για την ανίχνευση παράνομων συναλλαγών.
• Εκμεταλλευτούν τη μηχανική μάθηση για την εκτίμηση κινδύνου σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν αυτομάτως εποπτευτικά συστήματα που βασίζονται στη ΤΝΥ.

Το Ollama είναι ένα απαλλαγμένο πλατφόρμα για την λειτουργία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων τοπικά.

Αυτή η εκπαιδευτική προσέγγιση, υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου εκπαιδευτικού (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους για την κεφαλαιαγορά πρακτικούς μέσω επίπεδου και ΕΤ κομβικό προσωπικό, το οποίο επιθυμεί να υλοποιήσει, προσαρμόσει και να μεταφέρει λύσεις AI βασισμένες στο Ollama σε περιβάλλοντα Κεφαλαιαγορά.

Διασκευάζοντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τα δεξιότητες που χρειάζονται για να:

• Εγκαταστήσουν και να συνθέσουν το Ollama για ασφαλή χρήση σε επιχειρηματικές δραστηριότητες κεφαλαιαγορά.
• Να τυπώσουν τοπικά LLMs σε αναλυτικές και αναφορικές εργασίες.
• Να προσαρμόσουν τα μοντέλα σε τυπολογίες και δραστηριότητες κεφαλαιαγορά.
• Να εφαρμόσουν καλύτερες πρακτικές ασφάλειας, ιδιωτικότητας και συμμόρφωσης.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Χειροκίνητα ασκήσεις με χρηματιστηριακά δεδομένα.
• Εφαρμογή πραγματικών σεναρίων με εστίαση στην κεφαλαιαγορά.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε κατά τα επίδεικτα εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

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.

Ο Συνεργάτης του Microsoft 365 είναι ένας βοηθός με χρήση τεχνητής νοημοσύνης που συνδέεται με τις εφαρμογές Microsoft Office για να βοηθήσει τους επαγγελματίες Λογιστικής και Παιχνιδιών να αυξήσουν την παραγωγικότητά τους, να ρυθμίζουν την έκθεση λογαριασμών και να υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση, που πραγματοποιείται με διάλεξη (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίες Λογιστικής και Παιχνιδιών με περιορισμένη εμπειρία στην τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Microsoft Copilot για να βελτιώσουν την ακρίβεια, την αποδοτικότητα και την εμφάνιση πληροφοριών στις οικονομικές εργασίες.

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

• Δημιουργούν οικονομικά και λογιστικά αναφορές γρήγορα και με ακρίβεια χρησιμοποιώντας το Copilot.
• Αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες λογιστικές και διαδικασίες εισαγωγής δεδομένων.
• Παράγουν οικονομικά συνοψεις και προβλέψεις με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιούν φυσικό γλωσσικό προσαγώγισμα για την εξαγωγή εμφανίσεων από μεγάλες οικονομικές βάσεις δεδομένων.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά εκπαιδευτικά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονικών δεδομένων σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξ αίτησης προσαρμοσμένη εκπαίδευση για το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

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 καθοδήγηση με εκπαιδευτικό, ζωντανή (online ή on-site) στη Αθήνα, απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα, αναλυτές δεδομένων, διαχειριστές κινδύνου και μηχανικούς ΤΕΧ που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την πολυμεσική ΤΕΧ για την εκτίμηση κινδύνου και την ανίχνευση παρανομιών.

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

• Να καταλάβουν πώς χρησιμοποιείται η πολυμεσική ΤΕΧ στη διαχείριση χρηματοοικονομικού κινδύνου.
• Να αναλύουν τυποποιημένα και μη τυποποιημένα χρηματοοικονομικά δεδομένα για την ανίχνευση παρανομιών.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα ΤΕΧ για την αναγνώριση απωθήσεων και ύποπτων δραστηριοτήτων.
• Να εκμεταλλεύονται τη γλωσσοποίηση φυσικής γλώσσας (NLP) και την υπολογιστική οράση για την ανάλυση χρηματοοικονομικών εγγράφων.
• Να εγκαθιστούν μοντέλα ανίχνευσης παρανομιών με βάση τη ΤΕΧ σε πραγματικές χρηματοοικονομικές συστήματα.

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.

Αυτή η κατευθυνόμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε τραπεζικούς επαγγελματίες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να οπτιμοποιήσουν τα ρευματόδεξά τους και να βελτιώσουν τις δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων και σύνταξης έκθεσης.

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

• Καταλάβουν τα βασικά αρχή του ChatGPT και πώς λειτουργεί.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να αυτοματοποιήσουν τραπεζικές εργασίες όπως η εισαγωγή δεδομένων και η σύνταξη έκθεσης.
• Αναλύσουν τραπεζικά δεδομένα με το ChatGPT για να αποκτήσουν εισβολή και να λαμβάνουν συνειδητές αποφάσεις.
• Αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα ChatGPT για συγκεκριμένες τραπεζικές εφαρμογές.

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.

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.

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.

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.

Η ΤΕΝ είναι γρήγορα σε διαδικασία να γίνει η βάση της σύγχρονης διαχείρισης προϊόντων — μεταμορφώνοντας το πώς ανακαλύπτουμε τις ανάγκες των πελατών, ορίζουμε λύσεις και λαμβάνουμε αποφάσεις. Παρόμοια με τον τρόπο που η ηλεκτρική ενέργεια επαναπροσδιόριζε τη βιομηχανία, η ΤΕΝ συμφορτώνεται με το πώς κατασκευάζονται, επαληθεύονται και εξελίσσονται τα προϊόντα.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site) απευθύνεται σε Product Owners, Scrum Masters και Agile Coaches που θέλουν να καταλάβουν ως πώς μπορεί η ΤΕΝ να ενισχύσει τη διαχείριση προϊόντων και να αντικειμενοποιήσει τη λήψη αποφάσεων.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά έγκυρα για τη ΤΕΝ και να διαχωρίσουν ανάμεσα στη παραδοσιακή ΤΕΝ και τη Γεννητική ΤΕΝ (GenAI).
• Εφαρμόσουν τις επτά προτιμηθείσες συμπεριφορές ενός Product Owner (συμπεριλαμβανομένης και της νέας συμπεριφοράς Ορχηστή) και να χρησιμοποιήσουν τη ΤΕΝ για να ενισχύσουν κάθε μία — όπως Visionary, Experimenter ή Customer Representative.
• Μάθουν το χαρακτηριστικό prompting και να αντιμετωπίζουν τα εργαλεία ΤΕΝ ως νοημοσύνη με εξειδικευμένες δεξιότητες.
• Βάθυνουν την κατανόηση των πελατών και να δημιουργούν υποστηριζόμενα από ΤΕΝ personae για εξερευνητικές αναφορές και ανακαλύψεις, διατηρώντας την αυθεντική επαφή με τους πελάτες.
• Αναπτύξουν και να επικοινωνούν σαφή όραμα προϊόντος χρησιμοποιώντας δομημένες πλαισίους, όπως το 3x3 Framework, και να εκμεταλλεύονται τη ΤΕΝ για να σχεδιάζουν και να αναπαριστούν ιστορίες.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία Γεννητικής ΤΕΝ για να αυξήσουν τη διάδοση πρωτότυπων και εξερευνητικών δοκιμών, όπως τη δημιουργία μπρότυπων ή εννοιακών προϊόντων.
• Στηρίξει τις αποφάσεις για τα προϊόντα με χρήση εργαλείων ΤΕΝ για να αναλύουν, να προτεραιοποιούν και να αξιολογούν δυνατότητες βάσει της τιμής, της εφαρμοσιμότητας και του αντίκτυπου στον χρήστη.
• Αυτοματοποιήσουν ή να εξαρθρώσουν καθημερινές υποχρεώσεις (emails, διαχείριση συμφερόντων, σημειώσεις) με ΤΕΝ για να εξειδικεύονται σε στρατηγική και δημιουργική εργασία.
• Καθοδηγήσουν τις συζητήσεις για την ηθική, την προκατάληψη και την ασφάλεια δεδομένων της ΤΕΝ, εξασφαλίζοντας υπεύθυνη και βιώσιμη υιοθέτηση ΤΕΝ.
• Αναγνωρίσουν και να σχεδιάσουν αξιόλογες περιπτώσεις χρήσης ΤΕΝ εξαρτώμενες από το συγκεκριμένο προϊόν και το όραμα του διαχειριστικού.
• Εξερευνήσουν και να πειραματισθούν με τη διάδοση 20 εργαλείων και μοdelών — από βοηθούς παραγωγικότητας και πλατφόρμες πρωτότυπων έως Γεννητική video, εικόνα και λογισμικό.