Curso de Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
Domain-Specific Fine-Tuning es el proceso de adaptar modelos de IA previamente entrenados para abordar los requisitos y desafíos únicos de una industria específica. En el contexto de las finanzas, permite el desarrollo de soluciones de IA adaptadas a tareas como la detección de fraudes, el análisis de riesgos y el asesoramiento financiero automatizado. Este curso aborda los desafíos únicos de trabajar con datos financieros, incluido el cumplimiento normativo, la IA ética y la seguridad de los datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en la personalización de modelos de IA para tareas financieras críticas.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del ajuste fino para aplicaciones financieras.
- Aproveche los modelos entrenados previamente para tareas específicas de dominio en finanzas.
- Aplicar técnicas de detección de fraude, evaluación de riesgos y generación de asesoramiento financiero.
- Garantizar el cumplimiento de las regulaciones financieras como GDPR y SOX.
- Implemente prácticas éticas de seguridad de datos e IA en aplicaciones financieras.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Domain-Specific Fine-Tuning
- Descripción general de las técnicas de ajuste fino
- Desafíos en el ámbito financiero
- Casos prácticos de IA en finanzas
Modelos preentrenados para aplicaciones financieras
- Introducción a modelos preentrenados populares (por ejemplo, GPT, BERT)
- Selección de modelos apropiados para las tareas financieras
- Preparación de datos para el ajuste fino en finanzas
Fine-Tuning Para tareas financieras clave
- Detección de fraudes mediante modelos de aprendizaje automático
- Evaluación de riesgos con modelos predictivos
- Creación de sistemas automatizados de asesoramiento financiero
Abordar los desafíos de los datos financieros
- Manejo de datos confidenciales y desequilibrados
- Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos
- Integración de las regulaciones financieras en los flujos de trabajo de IA
Consideraciones éticas y regulatorias
- Prácticas éticas de IA en el sector financiero
- Cumplimiento de GDPR y SOX
- Mantener la transparencia en los modelos de IA
Escalado e implementación de modelos
- Optimización de modelos para su implementación en producción
- Supervisión y mantenimiento del rendimiento del modelo
- Mejores prácticas para la escalabilidad en aplicaciones financieras
Aplicaciones del mundo real y estudios de casos
- Sistemas de detección de fraude
- Modelado de riesgos para carteras de inversión
- Servicio de atención al cliente impulsado por IA en finanzas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
- Conocimiento de conceptos y terminología financiera
Audiencia
- Analistas financieros
- Profesionales de la IA en las finanzas
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
- Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
- Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
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- Deploy and evaluate fine-tuned models in real-world applications efficiently.
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- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
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- Comprender los conceptos básicos y los beneficios del aprendizaje por transferencia.
- Explore los modelos preentrenados más populares y sus aplicaciones.
- Realice el ajuste fino de los modelos previamente entrenados para tareas personalizadas.
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- Diagnostique problemas como el sobreajuste, el subajuste y el desequilibrio de datos.
- Implementar estrategias para mejorar la convergencia de modelos.
- Optimice el ajuste fino de las canalizaciones para mejorar el rendimiento.
- Depurar procesos de capacitación utilizando herramientas y técnicas prácticas.