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CFTE

IA Generativa para Analistas de Investigación en Servicios Financieros

  • hasta 6 semanas
  • Intermedio

Este programa permite a los analistas de investigación en servicios financieros aprovechar los beneficios de la IA Generativa de manera responsable. Durante seis semanas, los participantes obtendrán experiencia práctica con herramientas de IA, comprenderán el panorama actual y aprenderán a impulsar la estrategia de IA en sus equipos.

  • Fundamentos de la IA Generativa
  • Aplicaciones de IA en investigación
  • Extracción de datos y creación de resúmenes de informes
  • Consideraciones éticas en IA
  • Regulaciones globales de IA

Resumen

El curso proporciona una comprensión integral de la IA Generativa en investigación y análisis. Los participantes aprenderán los fundamentos de la IA Generativa, explorarán aplicaciones del mundo real y adquirirán habilidades prácticas en el uso de herramientas de IA para la extracción de datos y la creación de resúmenes de informes. El programa también cubre consideraciones éticas y regulaciones globales, equipando a los alumnos para implementar estrategias de IA de manera efectiva en sus organizaciones.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Analistas de Investigación de Mercado

Profesionales que analizan las condiciones del mercado para examinar las ventas potenciales de un producto o servicio.

Analistas de Datos y Financieros

Expertos que analizan datos y tendencias financieras para proporcionar información y recomendaciones.

Analistas de Inteligencia de Negocios (BI)

Especialistas que transforman datos en información para impulsar decisiones empresariales.

Este curso equipa a los analistas de investigación con las habilidades para aprovechar la IA Generativa, mejorando la productividad y proporcionando información en tiempo real. Ideal para profesionales en servicios financieros, cubre herramientas clave de IA, aplicaciones y consideraciones éticas, ayudando a los alumnos a mantenerse competitivos e impulsar la estrategia de IA en sus equipos.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Comprensión básica de conceptos de IA y aprendizaje automático

  • Familiaridad con la industria de servicios financieros

  • Competencia en herramientas de análisis de datos

¿Qué aprenderás?

Semana 1: Fundamentos de la IA Generativa
Esta semana explora la definición, los mecanismos internos y la evolución de la IA Generativa.
Día 1: Definición de la IA Generativa
Comprender qué es la IA Generativa y sus principios básicos.
Día 2: Diferencias entre el Aprendizaje Automático Tradicional y la IA Generativa
Comparar métodos tradicionales de aprendizaje automático con la IA Generativa.
Día 3: Transformadores: un avance revolucionario
Explorar el papel de los transformadores en la IA Generativa.
Día 4: Escalando transformadores
Comprender cómo se pueden escalar los transformadores para un mejor rendimiento.
Día 5: LLMs como una nueva interfaz humano/máquina
Examinar los Modelos de Lenguaje Grande como interfaces entre humanos y máquinas.
Semana 2: El Panorama de la IA Generativa
Esta semana discute el panorama de la IA Generativa y los actores clave como proveedores de infraestructura, proveedores de modelos y proveedores de aplicaciones.
Día 6: Proveedores de modelos
Identificar a los principales proveedores de modelos en el espacio de la IA Generativa.
Día 7: Proveedores de infraestructura
Comprender el papel de los proveedores de infraestructura en la IA Generativa.
Día 8: Proveedores de aplicaciones
Explorar varios proveedores de aplicaciones en el ecosistema de la IA Generativa.
Día 9: Proyecto práctico: Comenzando con ChatGPT y Personas de Clientes
Proyecto práctico sobre el uso de ChatGPT para crear personas de clientes.
Día 10: Proyecto práctico: Analizando y extrayendo información de informes PDF con IA
Proyecto práctico sobre el uso de IA para analizar y extraer información de informes PDF.
Semana 3: Panorama actual de la IA Generativa en Investigación
Esta semana profundiza en el dominio de la investigación y compara enfoques tradicionales con métodos impulsados por IA.
Día 11: Introducción y antecedentes de la Investigación
Visión general del dominio de la investigación y su importancia.
Día 12: Desafíos en la Investigación
Identificar los principales desafíos enfrentados en el dominio de la investigación.
Día 13: Enfoques tradicionales vs enfoques impulsados por IA en Investigación
Comparar métodos tradicionales de investigación con enfoques impulsados por IA.
Día 14: Panorama actual de la IA Generativa en Investigación
Examinar el estado actual de la IA Generativa en la investigación.
Día 15: Entrevista con un experto: TBC
Entrevista con un experto en el campo (Por Confirmar).
Semana 4: Aplicaciones y casos de uso de la IA Generativa en Investigación
Esta semana discute aplicaciones de la IA Generativa e iniciativas y casos de uso actuales en Investigación.
Día 16: Aplicaciones de la IA Generativa en Investigación (1/2)
Explorar varias aplicaciones de la IA Generativa en investigación.
Día 17: Aplicaciones de la IA Generativa en Investigación (2/2)
Continuar la exploración de aplicaciones de la IA Generativa en investigación.
Día 18: Estudios de caso (1/2)
Examinar estudios de caso de aplicaciones de la IA Generativa en investigación.
Día 19: Estudios de caso (2/2)
Continuar el examen de estudios de caso en aplicaciones de la IA Generativa.
Día 20: Entrevista con un experto (TBC)
Entrevista con un experto en el campo (Por Confirmar).
Semana 5: De la Teoría a la Práctica: Enfoque Práctico
Esta semana se centra en aplicaciones prácticas de herramientas de IA generativa en Investigación.
Día 21: Navegar por las principales herramientas de IA Generativa
Aprender a navegar y usar las principales herramientas de IA Generativa.
Día 22: Comprender la Ingeniería de Prompts
Comprender el concepto y la importancia de la ingeniería de prompts.
Día 23: Caso de uso
Caso de uso práctico de la IA Generativa en investigación.
Día 24: Caso de uso
Otro caso de uso práctico de la IA Generativa en investigación.
Día 25: Caso de uso
Caso de uso práctico adicional de la IA Generativa en investigación.
Día 26: Caso de uso
Caso de uso práctico final de la IA Generativa en investigación.
Semana 6: Oportunidad y riesgo en Investigación
Esta semana examina las ventajas y factores clave de éxito de la implementación de IA en Investigación y enseña la privacidad y el uso de datos en la IA Generativa en Investigación.
Día 27: Ventajas / Factores Clave de Éxito de la implementación de IA en Investigación
Identificar las ventajas y factores clave de éxito de la implementación de IA en investigación.
Día 28: Impacto y evaluación
Evaluar el impacto de la IA en la investigación.
Día 29: Datos, Riesgos, Privacidad y Consideraciones Éticas
Comprender la gestión de datos, riesgos, privacidad y consideraciones éticas en IA.
Día 30: Cambios en las habilidades
Examinar los cambios en las habilidades requeridas para la investigación impulsada por IA.

Lo que dicen los estudiantes sobre este curso

  • El contenido era realmente relevante. Me gustó mucho que diera muchos ejemplos de cómo se puede aplicar la IA en la industria, las empresas que están implementando IA con éxito y una visión general de lo que realmente es la IA.

    Magdalene Loh

  • Las entrevistas cubiertas en el curso introdujeron ideas que son muy importantes de aquellos profesionales con más de 20 años de experiencia.

    Priscilla Cournede

  • Desde que terminé el curso, he sugerido a mi equipo integrar diferentes tecnologías y IA en las diferentes partes de la organización.

    Goh Theng Kiat

Conozca a sus instructores

  • Huy Nguyen Trieu

    Huy Nguyen Trieu es el cofundador de CFTE y CEO de The Disruptive Group. Tiene una amplia experiencia en innovación y finanzas, habiendo ocupado cargos senior en Citi, Royal Bank of Scotland y Société Générale.

  • Yangchen Huang

    Yangchen Huang es Investigador Principal de IA especializado en IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grande en AlphaSense. Es el receptor del Premio Global GenAI 2023 por Innovación Individual.

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