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Temario del curso

Introducción a Ollama en el ámbito financiero.

  • Comprensión del despliegue local de modelos de lenguaje grandes.
  • Beneficios de la IA en dispositivos locales en el sector financiero.
  • Capacidades clave y limitaciones de Ollama.

Configuración de Ollama para entornos financieros.

  • Configuración del sistema e instalación de modelos.
  • Técnicas de configuración para tareas financieras.
  • Gestión de entornos seguros.

Casos de uso centrales en finanzas.

  • Informes financieros automatizados.
  • Asistencia en evaluación y análisis de riesgos.
  • Resumen de mercados y generación de insights.

Personalización y ajuste fino de modelos.

  • Ingeniería de prompts para escenarios financieros.
  • Mejora de datos específicos del dominio.
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento.

Integración y automatización del sistema.

  • Conexiones API y flujos de trabajo.
  • Integración con sistemas y herramientas financieras.
  • Scripting para procesos financieros automatizados.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo.

  • Garantía de confidencialidad de los datos.
  • Cumplimiento de regulaciones financieras.
  • Mejores prácticas para despliegues seguros.

Evaluación y validación de modelos.

  • Técnicas de medición de precisión.
  • Flujos de trabajo de mitigación de riesgos y validación.
  • Mejora continua de los modelos.

Despliegue operativo y soporte.

  • Estrategias de monitoreo y optimización.
  • Control de versiones y actualización de modelos.
  • Resolución de problemas técnicos comunes.

Resumen y siguientes pasos.

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo financieros.
  • Experiencia en análisis de datos o sistemas financieros.
  • Familiaridad con conceptos básicos de inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Profesionales de finanzas.
  • Equipos de TI en el sector financiero.
  • Analistas y administradores técnicos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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