Szkolenia AI dla finansów w kujawsko-pomorskie

To szkolenie prowadzone przez instruktora w kujawsko-pomorskie (stacjonarne lub online) jest przeznaczone dla profesjonalistów z branży finansowej, analityków ryzyka oraz inżynierów AI o średnim stopniu zaawansowania, którzy chcą tworzyć i wdrażać rozwiązania oparte na AI w zakresie automatyzacji finansów i wykrywania oszustw.

Na zakończenie szkolenia uczestnicy będą potrafić:

• Rozumieć rolę AI w automatyzacji finansów i wykrywaniu oszustw.
• Budować modele AI do wykrywania transakcji z oszustwem.
• Korzystać z uczenia maszynowego do oceny ryzyka w czasie rzeczywistym.
• Wdrażać systemy monitoringu finansowego napędzane przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie kujawsko-pomorskie wyposaża specjalistów ds. finansów i pracowników IT w umiejętności niezbędne do wdrożenia Ollama lokalnie. Uczestnicy uczą się wdrażać, konfigurować i integrować duże modele językowe w bezpiecznych procesach finansowych, stosując najlepsze praktyki w zakresie zgodności i automatyzacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w kujawsko-pomorskie (online lub na miejscu) jest skierowane do finansistów, analityków danych, menedżerów ryzyka i inżynierów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać multimodalne AI do analizy ryzyka i wykrywania oszustw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak multimodalne AI jest stosowane w zarządzaniu ryzykiem finansowym.
• Analizować strukturalne i niestrukturalne dane finansowe w celu wykrywania oszustw.
• Implementować modele AI do identyfikacji anomalii i podejrzanych działań.
• Wykorzystywać NLP i przetwarzanie obrazów do analizy dokumentów finansowych.
• Wdrażać modele wykrywania oszustw oparte na AI w rzeczywistych systemach finansowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w kujawsko-pomorskie (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z branży finansowej, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do usprawnienia swoich procesów oraz poprawy możliwości analizy danych i raportowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy działania ChatGPT.
• Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji zadań finansowych, takich jak wprowadzanie danych i generowanie raportów.
• Analizować dane finansowe za pomocą ChatGPT, aby uzyskać wnioski i podejmować świadome decyzje.
• Tworzyć niestandardowe modele ChatGPT dla konkretnych przypadków użycia w finansach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w kujawsko-pomorskie (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów finansowych na poziomie średniozaawansowanym oraz deweloperów fintech, którzy chcą wykorzystać techniki inżynierii promptów oparte na sztucznej inteligencji, aby usprawnić analizę finansową, zarządzanie ryzykiem i podejmowanie decyzji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy inżynierii promptów w zastosowaniach finansowych.
• Wykorzystać modele sztucznej inteligencji do prognozowania finansowego i analizy nastrojów rynkowych.
• Zautomatyzować raportowanie finansowe i ekstrakcję danych za pomocą promptów AI.
• Opracować modele oceny ryzyka oparte na sztucznej inteligencji poprzez optymalizację promptów.
• Zapewnić zgodność i uwzględnić kwestie etyczne przy korzystaniu z AI w finansach.

To kompleksowe pięciodniowe szkolenie zostało zaprojektowane tak, aby dać uczestnikom głębokie zrozumienie tego, jak sztuczna inteligencja (SI) rewolucjonizuje systemy finansowe. Dzięki połączeniu wiedzy teoretycznej i praktycznych zastosowań uczestnicy będą eksplorować najnowocześniejsze techniki SI dostosowane specjalnie do sektora finansowego. Na zakończenie kursu uczestnicy zdobędą umiejętności i wiedzę umożliwiające skuteczne wykorzystanie technologii SI w procesach podejmowania decyzji finansowych, zarządzaniu ryzykiem, wykrywaniu oszustw, tradingu algorytmicznym, obsłudze klienta oraz innych kluczowych obszarach instytucji finansowych. Celem tego kursu jest wyposażenie profesjonalistów w kompetencje potrzebne do poruszania się w zmieniającym się krajobrazie finansów napędzanych przez SI i pozostawania na przedzie w coraz bardziej konkurencyjnym sektorze.

Sztuczna inteligencja szybko staje się fundamentem nowoczesnego zarządzania produktami — zmieniając sposób, w jaki odkrywamy potrzeby klientów, definiujemy rozwiązania i podejmujemy decyzje. Podobnie jak elektryczność zrewolucjonizowała przemysł, sztuczna inteligencja przekształca sposób, w jaki produkty są budowane, weryfikowane i rozwijane.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do Product Ownerów, Scrum Masterów i Agile Coachów, którzy chcą zrozumieć, jak AI może wzmocnić własność produktu i poprawić podejmowanie decyzji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji i odróżnić tradycyjną AI od Generative AI (GenAI).
• Zastosować siedem preferowanych postaw Product Ownera (w tym nową postawę Orchestratora) i wykorzystać AI do wzmocnienia każdej z nich — takich jak Wizjoner, Eksperymentator czy Przedstawiciel Klienta.
• Opanować skuteczne tworzenie promptów i traktować narzędzia AI jako inteligentnych współpracowników z wyspecjalizowanymi umiejętnościami.
• Pogłębić zrozumienie klienta i tworzyć wspierane przez AI persony do testowania hipotez i odkrywania, zachowując jednocześnie autentyczny kontakt z klientem.
• Opracować i przekazać jasną wizję produktu, korzystając ze strukturalnych ram, takich jak Framework 3x3, wykorzystując AI do kształtowania i wizualizacji narracji.
• Wykorzystać narzędzia Generative AI do przyspieszenia prototypowania i testowania hipotez, takich jak generowanie makiet lub koncepcji produktów.
• Wspierać decyzje produktowe, korzystając z narzędzi AI do analizy, priorytetyzacji i oceny funkcji na podstawie wartości, wykonalności i wpływu na użytkownika.
• Automatyzować lub delegować rutynowe codzienne zadania (e-maile, zarządzanie interesariuszami, notatki) przy użyciu AI, aby skupić się na pracy strategicznej i kreatywnej.
• Prowadzić dyskusje na temat etyki AI, uprzedzeń i bezpieczeństwa danych, zapewniając odpowiedzialne i zrównoważone wdrażanie AI.
• Identyfikować i projektować wartościowe przypadki użycia AI dostosowane do konkretnego produktu i kontekstu organizacyjnego.
• Poznawać i eksperymentować z około 20 różnymi narzędziami i modelami AI — od asystentów produktywności i platform prototypowych po generatywne rozwiązania wideo, obrazów i kodowania.