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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Edge AI em Serviços Financeiros

  • Visão geral da Edge AI e das suas aplicações na finanças
  • Vantagens e desafios do uso de Edge AI no setor bancário
  • Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas de Edge AI em finanças

Configuração do Ambiente de Edge AI

  • Instalação e configuração de ferramentas de Edge AI
  • Integração de fontes de dados financeiros e sistemas de recolha
  • Introdução a frameworks e bibliotecas relevantes de Edge AI
  • Exercícios práticos para configuração do ambiente

Deteção de Fraude com Edge AI

  • Introdução à deteção de fraude
  • Desenvolvimento de modelos de IA para deteção de fraude em tempo real
  • Implementação de sistemas de deteção de anomalias
  • Exercícios práticos para deteção de fraude

Melhorar o Atendimento ao Cliente Utilizando Edge AI

  • Visão geral do atendimento ao cliente em serviços financeiros
  • Técnicas de IA para interações personalizadas com clientes
  • Implementação de chatbots e assistentes virtuais baseados em IA
  • Exercícios práticos para aplicações de atendimento ao cliente

Gestão de Riscos com Edge AI

  • Introdução à gestão de riscos
  • Utilização de IA para avaliação e mitigação de riscos em tempo real
  • Implementação de sistemas de apoio à decisão baseados em IA
  • Exercícios práticos para gestão de riscos

Implantação e Gestão de Soluções de Edge AI

  • Implantação de modelos de IA em dispositivos edge financeiros
  • Monitorização e manutenção de sistemas de Edge AI
  • Resolução de problemas e otimização de modelos implantados
  • Exercícios práticos para implantação e gestão

Ferramentas e Frameworks para Edge AI Financeira

  • Visão geral de ferramentas e frameworks (ex.: TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Utilização do TensorFlow Lite para aplicações de IA financeira
  • Exercícios práticos com ferramentas de otimização

Aplicações do Mundo Real e Estudos de Caso

  • Revisão de projetos de Edge AI financeira bem-sucedidos
  • Discussão de casos de uso específicos do setor
  • Projeto prático para construção e otimização de uma aplicação de IA financeira do mundo real

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizagem automática (machine learning)
  • Experiência em serviços financeiros e aplicações fintech
  • Competências básicas de programação (recomendado Python)

Público-Alvo

  • Profissionais de finanças
  • Desenvolvedores de fintech
  • Especialistas em IA

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Investimento

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