Curso de Multimodal AI for Finance
La inteligencia artificial multimodal (mAI) para finanzas integra múltiples tipos de datos, como registros de transacciones, informes textuales, interacciones con clientes y patrones de comportamiento, para mejorar la evaluación de riesgos y la detección de fraudes.
Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está destinada a profesionales de finanzas de nivel intermedio, analistas de datos, gerentes de riesgos e ingenieros de IA que desean aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
- Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para la detección de fraudes.
- Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
- Aprovechar NLP y visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
- Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros del mundo real.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para hacer arreglos.
Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI para Finance
- Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones financieras
- Tipos de datos financieros: estructurados vs. no estructurados
- Desafíos en la adopción de IA financiera
Análisis de riesgos con Multimodal AI
- Fundamentos de la gestión de riesgos financieros
- Utilizando IA para la evaluación de riesgos predictiva
- Estudio de caso: modelos de puntuación de crédito impulsados por IA
Detección de fraudes utilizando IA
- Tipos comunes de fraude financiero
- Técnicas de IA para la detección de anomalías
- Estrategias de detección de fraudes en tiempo real
Natural Language Processing (NLP) para el análisis de textos financieros
- Extrayendo información de informes y noticias financieras
- Análisis de sentimientos para la predicción del mercado
- Usando LLMs para el cumplimiento regulatorio y la auditoría
Computer Vision en Finance
- Detectar documentos fraudulentos con IA
- Analizar la escritura a mano y las firmas para autenticación
- Estudio de caso: verificación de cheques impulsada por IA
Análisis de comportamiento para la detección de fraudes
- Registrar el comportamiento del cliente con IA
- Bio autenticación métrica y prevención de fraudes
- Analizar los patrones de transacciones para actividades sospechosas
Desarrollar y desplegar modelos de IA para Finance
- Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
- Entrenando modelos de IA para aplicaciones financieras
- Implementando sistemas de detección de fraudes basados en IA
Consideraciones regulatorias y éticas
- Gobernanza de IA y cumplimiento en instituciones financieras
- Sesgo y equidad en modelos de IA financiera
- Mejores prácticas para el uso responsable de IA en finanzas
Tendencias futuras en Finance impulsadas por IA
- Avances en IA para la previsión financiera
- Técnicas de IA emergentes para la prevención de fraudes
- El papel de la IA en el futuro de la banca y las inversiones
Resumen y próximas etapas
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Comprensión de datos financieros y gestión de riesgos
- Experiencia en programación y análisis de datos
Público
- profesionales
- Analistas de datos
- Gerentes de riesgos
- Ingenieros de IA en el sector financiero
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Entender los conceptos básicos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
- Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
- Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
- Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.
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- Integrar datos de sensores, reconocimiento de imágenes y monitoreo en tiempo real para fábricas inteligentes.
- Implementar mantenimiento predictivo utilizando análisis de datos impulsados por IA.
- Aplicar visión por computadora para la detección de defectos y la garantía de calidad.
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- Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Implemente técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de datos.
- Cree y entrene modelos que puedan procesar información visual, textual y auditiva.
- Evaluar el rendimiento de los sistemas multimodales de IA.
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- Integrar el procesamiento de voz, texto e imagen en asistentes potentes con IA.
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- Diseñe interfaces multimodales que mejoren la participación de los usuarios.
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- Utilice datos multimodales para crear interfaces de usuario adaptables y con capacidad de respuesta.
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- Entender los fundamentos de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Diseñar y optimizar mensajes para generación de texto, imagen, audio y video.
- Utilizar APIs para plataformas de IA multimodal como GPT-4, Gemini y DeepSeek-Vision.
- Desarrollar flujos de trabajo impulsados por IA que integren múltiples formatos de contenido.