Programa del Curso

Introducción a Federated Learning en Finance

  • Resumen de Federated Learning conceptos y beneficios
  • Desafíos en la implementación Federated Learning en finanzas
  • Casos de uso de Federated Learning en el sector financiero

Técnicas de IA que preservan la privacidad

  • Garantizar la privacidad de los datos en los modelos Federated Learning
  • Técnicas para la agregación y el análisis seguros de datos
  • Cumplimiento de la normativa de privacidad de datos financieros

Federated Learning Aplicaciones en Finance

  • Detección de fraudes mediante Federated Learning
  • Gestión de riesgos y análisis predictivo
  • IA colaborativa para el cumplimiento normativo

Implementación Federated Learning en los sistemas financieros

  • Configuración de Federated Learning entornos
  • Integración Federated Learning en los flujos de trabajo financieros existentes
  • Estudios de casos de implementaciones exitosas

Tendencias futuras en Federated Learning para Finance

  • Tecnologías y metodologías emergentes
  • ScalaOptimización de la capacidad y el rendimiento
  • Explorando direcciones futuras en Federated Learning

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en finanzas o análisis de datos financieros
  • Conocimientos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con la normativa de privacidad de datos

Audiencia

  • Científicos de datos financieros
  • Desarrolladores de IA en finanzas
  • Responsables de la privacidad de datos en el sector financiero
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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